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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Robust Automated Driving in Extreme Weather

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Test plan regarding the most appropriate test method (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Report defining how to test single components and integrated automated vehicle systems in virtual and real domains. It will consider specific uses-cases under extreme weather conditions.

Initial readiness assessment of specific datasets (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Report on the quantitative evaluation of the ROADVIEW DRL method on public datasets using a limited feature size.

Interim impact report (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Interim impact report on communication and dissemination activities, including those at the international level. An update of the DCP plan will be considered.

SW on Improved Localization Using High-density Map Updating - First report (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A first report related SW of a compressed HD map representation that can cope with the seasonal changes and can be kept updated while excluding the dynamic objects.

SW on Adaptive Sensor Fusion and Perception Solutions - First report (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A first report on algorithms and SW developed to detect weather-related physical conditions (e.g., heavy rain, fog, slush and snow), free space detection, object detection and tracking, and adaptive sensor fusion.

Stakeholder report and strategy (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Stakeholder report and strategy including detailed stakeholder mapping and strategies to reach key target audiences.

Vehicle dynamics modelling methodology (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A public report will be published along with any relevant publications on vehicle dynamics modelling methodologies. In addition, a representative library of vehicle dynamics models for a selection of vehicles available within the consortium will be delivered.

Definition of the complex environment conditions (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

An extended ODD taxonomy will be reported considering harsh weather conditions and complex urban/rural environments.

SW on Collaborative Perception Solutions - First report (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A first report on improving vehicle perception with sharing information provided by sensors from other connected vehicles or VRUs and roadside infrastructure.

Use cases and scenarios (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A set of use cases with multiple scenarios will be reported based on the ODD taxonomy defined in Task 2.1.

Plan for the dissemination and communication activities (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Plan for the dissemination and communication activities including defined strategy, tools, channels and (international) activities.

Reference dataset of measured weather characteristics (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Reference datasets for the controlled environment and real-world site weather characteristics will be delivered, with a detailed report on data collection methodology.

ROADVIEW website (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

ROADVIEW website with dedicated areas for different stakeholder groups.

ROADVIEW Demonstration 1 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Report on the demonstration of early ROADVIEW system components implementations to be used in the subsequent demonstrations.

Library of validated statistical noise models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A library of validated statistical noise models for the selected perception sensor technologies will be delivered with a detailed report on implementation and validation methods used.

Publications

Synthetic Extreme Weather for AI training: Concept and Validation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Letícia Cristófoli Duarte Silva, Maikol Funk Drechsler, Yuri Poledna, Werner Huber, Thiago Antonio Fiorentin
Publié dans: 2023 Third International Conference on Digital Data Processing (DDP), 2024, ISSN 2473-2001
Éditeur: IEEExplore
DOI: 10.1109/DDP60485.2023.00044

The effect of camera data degradation factors on panoptic segmentation for automated driving

Auteurs: Wang, Yiting, Zhao, Haonan, Debattista, Kurt and Donzella, Valentina
Publié dans: 26th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2023), 2023
Éditeur: WRAP Warwick

3D-OutDet: A Fast and Memory Efficient Outlier Detector for 3D LiDAR Point Clouds in Adverse Weather (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Abu Mohammed Raisuddin, Tiago Cortinhal, Jesper Holmblad, Eren Erdal Aksoy
Publié dans: TechRxiv, 2023
Éditeur: TechRxiv
DOI: 10.36227/techrxiv.24297166.v1

Semantics-aware LiDAR-Only Pseudo Point Cloud Generation for 3D Object Detection (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Tiago Cortinhal, Idriss Gouigah, Eren Erdal Aksoy
Publié dans: arXiv, 2023
Éditeur: arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2309.08932

Raw camera data object detectors: an optimisation for automotive processing and transmission (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Pak Hung Chan, Chuheng Wei, Anthony Huggett, Valentina Donzella
Publié dans: TechRxiv, 2023
Éditeur: TechRxiv
DOI: 10.36227/techrxiv.23807499.v1

Correlating traditional image quality metrics and DNN-based object detection: a case study with compressed camera data (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Daniel Gummadi, Pak Hung Chan, Hetian Wang, Valentina Donzella
Publié dans: TechRxiv, 2023
Éditeur: TechRxiv
DOI: 10.36227/techrxiv.24566371.v1

Analysis of Faster R-CNN network prediction in the presence of lens occlusion and video compression (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gabriele Baris, Boda Li, Pak Hung Chan, Carlo Alberto Avizzano, Valentina Donzella
Publié dans: TechRxiv, 2023
Éditeur: TechRxiv
DOI: 10.36227/techrxiv.23047412.v1

A noise analysis of 4D RADAR: robust sensing for automotive? (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Pak Hung Chan, Sepeedeh Shahbeigi Roudposhti, Xinyi Ye, Valentina Donzella
Publié dans: TechRxiv, 2023
Éditeur: TechRxiv
DOI: 10.36227/techrxiv.24517249.v1

Pixelwise Road Surface Slipperiness Estimation for Autonomous Driving with Weakly Supervised Learning

Auteurs: Julius Pesonen
Publié dans: Machine Learning, Data Science and Artificial Intelligence, 2023
Éditeur: Aaltodoc publication archive

A Novel Score-based LiDAR Point Cloud degradation Analysis Method (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sepeedeh Shahbeigi, Honahan Robinson, Valentina Donzella
Publié dans: IEEE Transactions and Journals, 2024, ISSN 1803-7232
Éditeur: IEEE Xplore
DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3359300

Depth- and semantics-aware multi-modal domain translation: Generating 3D panoramic color images from LiDAR point clouds (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Tiago Cortinhal, Eren Erdal Aksoy
Publié dans: Robotics and Autonomous Systems, 2023, ISSN 0921-8890
Éditeur: Science Direct | Elsevier
DOI: 10.1016/j.robot.2023.104583

SWEET: A Realistic Multiwavelength 3D Simulator for Automotive Perceptive Sensors in Foggy Conditions (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Amine Ben-Daoued; Pierre Duthon; Frédéric Bernardin
Publié dans: Journal of Imaging, 2023, ISSN 2313-433X
Éditeur: MDPI
DOI: 10.3390/jimaging9020054

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