Text

För några år sedan hade nästan varje tillverkare planer på självkörande fordon, men lanseringarna skjuts hela tiden upp. Varför? Hur svårt kan det vara egentligen?

Hur bygger man en självkörande bil?

Hur bygger man en självkörande bil?

För några år sedan hade nästan varje tillverkare planer på självkörande fordon, men lanseringarna skjuts hela tiden upp. Varför? Hur svårt kan det vara egentligen?

 

Fredrik Ekstrand, avdelningschef och lärare på robotikprogrammet, ger en bild av utmaningarna med autonoma fordon.

− Utmaningen ligger generellt i en förståelse för hur saker och ting relaterar till varandra. Inget fordon eller person är frikopplad från omgivningen. Vi människor förstår att en boll som kastas upp i luften oftast kommer ner igen. Vi förstår att när någon hoppar från bryggan kommer denna försvinna genom vattenytan och skvätta vatten. Om det inte är is. Allt detta bygger på erfarenhet och logiskt resonemang, säger Fredrik Ekstrand.

Att skapa denna erfarenhet på konstgjord väg är inte lätt och kräver en stor mängd information.

− Det är därför Google och andra företag samt lärosäten har haft fordon som åkt runt på vägar under många år för att samla data. Det är dock svårt att generalisera på konstgjord väg, säger Fredrik Ekstrand.

Insamlad data måste täcka upp alla möjliga händelser, vilket snabbt blir oöverkomligt. Detta har man gått runt genom att begränsa problemet och att använda lärande system eller artificiell intelligens (AI). Dock är AI fortfarande beroende av den information den blir matad med och att det finns ett facit.

− Ibland har vi människor fel, och oftast lär vi oss av det. Förmågan att förstå att det blev fel och varför, är otroligt viktig för lärandet. Man kan definitivt lära sig mycket av att tänka igenom olika scenarier, men väldigt sällan räcker det med att kunna hela körkortsboken för att bli en bra bilförare, säger Fredrik Ekstrand.

När fel uppstår måste systemet agera, vilket påverkar omgivningen. Om man endast tränar på förinsamlad information saknas denna relation och påverkan på omgivningen, vilket inte ger ett korrekt resultat.

− Det räcker inte att simulera, man måste göra fel på riktigt och det tar tid. Vi säger att robotikprogrammet inte har någon ”Hall of Fame”. Vi har en ”Hall of Flame”. Det är viktigt att göra fel och att lära sig av det. Det är mycket bättre att våra ingenjörer ”bränner upp” saker under utbildningen än i arbetslivet, säger Fredrik Ekstrand.

 

Vill du också vara med att lära dig av dina och andras misstag för att utveckla framtidens autonoma robotar och fordon?

Sök till civilingenjörsprogrammet i robotik.

Civilingenjörsprogrammet i robotik

Utvecklingen inom robotik och artificiell intelligens (AI) går fort, men de största framstegen ligger fortfarande framför oss. Därför behövs ingenjörer och forskare som kan konstruera morgondagens robotar. Efter examen kan du jobba som forskare, utvecklare eller konsult inom elektronik, programmering och inbyggda system.

Läs mer