Descripción del proyecto
Mapas de alta definición para vehículos autónomos
Los vehículos autónomos (VA) requieren mapas de alta definición para funcionar con seguridad, ya que son más detallados, precisos y fiables que los mapas de navegación convencionales. En el proyecto GAMMS, financiado con fondos europeos, se está desarrollando un sistema de cartografía móvil terrestre autónomo (AMMS, por sus siglas en inglés), que integra VA, datos espaciales de Galileo y tecnologías de inteligencia artificial (IA). El equipo de GAMMS está creando un robot de mapeo para la adquisición de datos geoespaciales, así como un «software» de cartografía altamente automatizado basado en IA, para elaborar mapas de alta definición a partir de los datos de teledetección del sistema de cartografía móvil. El objetivo del proyecto GAMMS es desarrollar flotas con sistemas de cartografía móvil de bajo coste, autónomos y con propulsión eléctrica, que recopilen datos geoespaciales de manera masiva y continua, junto con IA como componente clave de un motor de procesamiento de mapas de alta definición para procesar volúmenes enormes de datos geoespaciales. Es decir, robots que cartografían para robots.
Objetivo
In GAMMS we will develop an autonomous terrestrial mobile mapping system; i.e. a mobile mapping system (MMS) robot for
geodata acquisition and an AI-based highly automated mapping software. In contrast to today’s manned MMS whose cost is
dominated by 2- to 3-people crews, we envision fleets of low-cost, autonomous, electrically-powered land vehicles, carrying
mobile mapping systems (MMS) and collecting geodata in a massive, continuous way. Although we will develop generalpurpose
geodata acquisition and processing techniques, in GAMMS we focus on the rapidly growing market of the High
Definition (HD) maps for the autonomous vehicles (AVs), a.k.a. self-driving cars. Because of the enormous task of mapping
the world roads for AVs we will develop highly automated software to produce HD maps from the MMS remote sensing data.
Because of the safety requirements of AVs, we will also develop map certification methods and quasi real-time, online
techniques to continuously update the HD maps.
The building blocks of GAMMS are: an electrically-powered AV, a MMS, a GNSS/Galileo receiver, multi-sensor trajectory
determination software, multispectral laser scanners, vehicle dynamic models, automated mapping software and mission risk
analysis methods.
A keystone of GAMMS –which encompasses the extension of the Galileo receiver and the development of ultra-safe,
ubiquitous navigation methods at the 5 cm error level– is the use of Galileo features (e.g. E5 AltBOC signal) and new
services: navigation message authentication (NMA), high-accuracy serive (HAS) and signal authentication. Galileo and our
trajectory determination methods enable the GAMMS concept.
Our market value proposition is the production of high-accuracy high-reliable maps at a fraction of today’s cost. In a first
fielding of the AMMS technology we will focus on the skyrocketing market of HD maps and, for this particular application, our
value proposition includes the quasi real-time, continuous online
Ámbito científico
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringautomotive engineeringautonomous vehicles
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- social sciencessocial geographytransportnavigation systemssatellite navigation systemglobal navigation satellite system
- engineering and technologyenvironmental engineeringremote sensing
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-SPACE-EGNSS-2020
Régimen de financiación
IA - Innovation actionCoordinador
33610 Canejan
Francia
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.