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BEhavioural ReplicaTion of Human drivers for CCAM

Descrizione del progetto

Colmare le lacune nella comprensione del comportamento del conducente

Nel panorama in rapida evoluzione della mobilità connessa, cooperativa e automatizzata, l’Europa si trova ad affrontare una sfida urgente. L’assenza di un modello comportamentale del conducente (DBM) scientificamente validato lascia un vuoto significativo nella comprensione delle prestazioni di guida umane, un aspetto cruciale per uno sviluppo sicuro ed efficiente. Questa lacuna ostacola la creazione di sistemi connessi in grado di interagire in modo prevedibile con una prospettiva umana. Il progetto BERTHA, finanziato dall’UE, affronterà questo problema sviluppando un DBM scalabile e probabilistico. Questo progetto cerca di colmare questo divario, garantendo un’integrazione armoniosa delle funzioni di guida automatizzata negli scenari di traffico misto. Riunendo 14 entità sparse in sei paesi, BERTHA apre la strada a veicoli autonomi connessi più simili a quelli umani e all’accettazione da parte della società.

Obiettivo

Europe must seize the opportunities presented by connected, cooperative, and automated mobility (CCAM). For its deployment, powerful tools enabling the design and analysis of CCAM components, digitally and with a common language between TIERs an OEMs are needed.
The lack of a validated - and scientifically based - Driver Behavioural Model (DBM) to cover the aspects of human driving performance is one of the main shortcomings of CCAM development. It allows to understand and test the interaction of CCAM with other cars in a safer and predictable way from a human perspective. DBM is the cornerstone for the development of CCAM components. It will guarantee its digital validation and, if incorporated in the ECUs software, will generate a more human-like response of autonomous vehicles (at any level) and increase its acceptance.
The main objective of BERTHA is to develop a scalable and probabilistic DBM based mostly on Bayesian Belief Network (BBN). The DBM will be implemented on an open-source, HUB (repository) to validate technological and practical feasibility of the solution with industry and become a unique approach for the model worldwide scalability. The resulting DBM will be translated into a simulating platform, CARLA, using diverse demos which allows building new driving models in the platform.
BERTHA will also include a methodology which, due to the HUB, will share the model to the scientific community to ease its growth.
The project includes a set of interrelated demonstrators to show this DBM approach as a reference to design human-like, easily predictable and acceptable behaviour of automated driving functions in mixed traffic scenarios.
BERTHA is expected to go from a TRL 2 a TRL 4. The requested EU contribution is €7,981,801. The consortium, 14 entities from 6 countries, including South Korea, deem this Project as vitally relevant to the CCAM industry due to its impact for safer and more human-like CAVs and its market and societal adoption.

Coordinatore

INSTITUTO DE BIOMECANICA DE VALENCIA
Contribution nette de l'UE
€ 778 437,50
Indirizzo
CAMINO DE VERA EDIFICIO 9C UNIVERSIDAD POLITECNICA DE VALENCIA
46022 Valencia
Spagna

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PMI

L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.

Regione
Este Comunitat Valenciana Valencia/València
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
€ 778 437,50

Partecipanti (14)

Partner (1)