Opis projektu
Wypełnienie luki w zrozumieniu zachowań kierowców
W szybko rozwijającym się krajobrazie połączonej, współpracującej i zautomatyzowanej mobilności Europa stoi przed pilnym wyzwaniem. Brak naukowo potwierdzonego modelu behawioralnego kierowcy (DBM) pozostawia znaczącą lukę w zrozumieniu ludzkiej wydajności jazdy, co stanowi kluczowy aspekt bezpiecznego i wydajnego rozwoju. Luka ta utrudnia tworzenie połączonych systemów, które mogłyby wchodzić w przewidywalne interakcje z ludzką perspektywą. Finansowany ze środków UE projekt BERTHA zajmie się tą kwestią poprzez opracowanie skalowalnego i probabilistycznego modelu DBM. Niniejszy projekt ma na celu wypełnienie tej luki poprzez zapewnienie harmonijnej integracji funkcji zautomatyzowanej jazdy w scenariuszach ruchu mieszanego. Projekt BERTHA zrzesza 14 podmiotów z sześciu krajów, które torują drogę do bardziej „ludzkich” pojazdów autonomicznych i ich akceptacji społecznej.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Klasyfikacja tego projektu została potwierdzona przez zespół projektowy.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Klasyfikacja tego projektu została potwierdzona przez zespół projektowy.
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordynator
46022 Valencia
Hiszpania
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.