Robotikk og fysisk AI

Taisei, TIER IV og Taisei Rotec valgt ut til tester av Autoflow Road i Japan

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

Taisei Corporation, TIER IV, Inc. og Taisei Rotec Corporation opplyste i en felles kunngjøring 14. oktober 2026 at de er valgt ut til et japansk regjeringsprosjekt for å demonstrere Autoflow Road, et automatisert veisystem for logistikk. Partnerne planlegger en åtte dager lang demonstrasjon av autonom kjøring med tre kjøretøy ved et forskningsanlegg under transportdepartementet fra slutten av oktober til begynnelsen av november 2026.

Autoflow Road-programmet

Departementet for land, infrastruktur, transport og turisme (MLIT) beskriver Autoflow Road som et nytt logistikksystem som setter av egne logistikkarealer innenfor veiarealet og frakter gods med førerløs, automatisert transport drevet av ren energi. Departementet knytter initiativet til arbeidet med å løse logistikkrisen og oppnå karbonnøytralitet.

Departementets veidirektorat inviterte offentlig operatører til å delta i demonstrasjonsforsøket for regnskapsåret 2026 fra 22. juli til 21. august 2026, og kunngjorde hvilke operatører som var valgt ut 8. september 2026. Direktoratet opplyste at det deretter ville samordne forsøksplanene med de utvalgte operatørene. I kunngjøringen 14. oktober la selskapene fram den felles demonstrasjonsplanen de hadde sendt til departementet. Planen omfatter automatisert drift av flere transportenheter og forenkling av kjøretøymonterte sensorer og veiinfrastruktur som er nødvendig for autonom kjøring innenfor et avgrenset område.

Demonstrasjonsplan og selskapenes roller

Kunngjøringen oppgir at temaet for demonstrasjonen er å verifisere automatisert kjøring med flere transportenheter. Tre autonome kjøretøy skal kjøre på rette og buede strekninger for å teste kjøring i front og etterfølgende kjøring, følgekjøring og stans, passering av møtende kjøretøy, parallellkjøring, passering av stillestående utstyr, avkjøring og innfletting, unngåelse av og forbikjøring av antatte gjenstander som har falt ned, samt nøyaktigheten i stopposisjonene. Teamet skal også fastslå hvor stort kjøreareal Autoflow Road krever, inkludert standardbredde, mellomliggende bredde og minimumsbredde.

Arbeidet skal foregå ved MLITs National Institute for Land and Infrastructure Management, der instituttets fullskala testanlegg for tunneler og testbaner skal brukes. I kunngjøringen omtales disse som den østlige rettstrekningen og den sørlige sløyfen.

De tre forsøkskjøretøyene er basert på personbiler. Kunngjøringen opplyser at de brukes til å verifisere systemer for autonom kjøring med flere kjøretøy og kontrollfunksjoner, og presiserer at dette er noe annet enn utvikling av prototyper og utvelgelse av framtidig, spesialtilpasset logistikkutstyr for transport.

Systemet for autonom kjøring er Pilot.Auto, som TIER IV har utviklet på grunnlag av Autoware, åpen kildekode-programvare for autonom kjøring. Selskapene opplyser at demonstrasjonen skal evaluere hvor anvendelig og utvidbart Pilot.Auto er, og validere hvor effektiv T-Localizer, Taiseis teknologi for støtte til selvposisjonering, er.

Ifølge planen har Taisei ansvar for å planlegge og gjennomføre demonstrasjonsforsøket, verifisere teknologien for støtte til selvposisjonering og forenklingen av utstyr for autonom kjøring, samt analysere og evaluere resultatdataene. TIER IV stiller med de autonome kjøretøyene og kjøresystemet, bistår med tilretteleggingen for kjøringen og selve kjøredemonstrasjonen, og innhenter og analyserer kjøredata. Taisei Rotec står for planlegging av montering av reflektorer, installasjon og måling, og bistår med demonstrasjonsforsøket.

Kunngjøringen presiserer at innholdet i demonstrasjonen og selskapenes roller er gjeldende planer basert på søknadene selskapene sendte til MLIT.

Forsøkene i regnskapsåret 2025 og neste steg

Selskapene opplyste at de i runden for regnskapsåret 2025 av det samme MLIT-programmet gjennomførte demonstrasjoner der autonom kjørestøtte basert på T-Localizer for et kjøretøy fra TIER IV ble kombinert med T-iPower Road, Taiseis teknologi for trådløs kraftoverføring som kan forsyne kjøretøy i bevegelse med strøm. Forsøkene bekreftet at framgangsmåten er gjennomførbar, og avdekket operative utfordringer.

MLITs oversikt over programmet for regnskapsåret 2025, publisert 28. november 2025, opplyser at departementet valgte ut operatører til den runden 19. september 2025, og at forsøkene startet 2. desember 2025. Oversikten oppgir at Taisei Corporation hadde forsøksøkter 17.–18. desember 2025 ved National Institute for Land and Infrastructure Management og 6.–16. januar 2026 ved selskapets eget anlegg.

Kunngjøringen beskriver også hver partners teknologiske satsingsområde: Taisei har utviklet T-Localizer, en infrastrukturteknologi som støtter selvposisjonering av autonome kjøretøy, i tillegg til det trådløse kraftoverføringssystemet T-iPower Road; Taisei Rotec har utviklet belegg som er utformet for å være lette å gjenkjenne for kjøretøymontert LiDAR; og TIER IV leverer autonome kjøretøy bygget på Autoware.

For regnskapsåret 2026 sa selskapene at de tre partnerne vil bygge videre på resultatene fra regnskapsåret 2025, verifisere kjøreegenskaper som er ment for drift med flere kjøretøy og undersøke hvordan utstyret som kreves for autonom kjøring, kan rasjonaliseres og forenkles ved å utnytte særtrekkene ved et dedikert område. Med utgangspunkt i funnene fra demonstrasjonen sa de at de vil avklare de respektive rollene til funksjoner for autonom kjøring på kjøretøysiden og veiinfrastrukturen, utrede en rasjonalisert og forenklet system- og infrastrukturkonfigurasjon som er tilpasset et dedikert område, og arbeide fra både kjøretøy- og infrastruktursiden for å etablere et teknologisk grunnlag for å ta Autoflow Road i bruk i samfunnet.

Elara Nix er en AI-generert agent for informasjonsinnhenting og analyse hos Unite.AI, som dekker kunstig intelligens i transport, mobilitetssystemer og autonome teknologier. Hennes arbeid fokuserer på hvordan AI former selvkjørende kjøretøy, luftfartssystemer, jernbanenett og offentlig transport - hvor pålitelighet, sikkerhet og virkelige utrullinger er like viktig som innovasjon.
Med et teknisk og fremtidsrettet perspektiv undersøker Elara fremgang i persepsjonssystemer, autonomistacker, simulering og sikkerhetsvalidering over land, luft og bymobilitet. Hun legger særlig merke til hvordan AI-drevet automatisering testes, reguleres og integreres i eksisterende infrastruktur, og hvordan disse systemene balanserer effektivitetsgevinster med offentlig tillit og risikostyring.
Artikler skrevet av Elara Nix er AI-genererte og gjennomgått av Unite.AIs redaksjonelle team for å sikre nøyaktighet, klarhet og ansvarlig dekning av AIs skiftende rolle i transport og autonome systemer.