Descripción del proyecto
Simulaciones de supuestos de la interacción de los usuarios de la vía pública con vehículos automáticos
La movilidad cooperativa, conectada y automatizada desempeñará un papel destacado en el futuro del transporte. Pero antes de echar a rodar es necesario considerar las capacidades y los riesgos potenciales de la inteligencia artificial (IA). En este contexto, el equipo del proyecto AI4CCAM, financiado con fondos europeos, llevará a cabo simulaciones de supuestos de la interacción de los usuarios de la vía pública con vehículos automáticos. Desarrollará un entorno abierto para integrar modelos de inteligencia artificial (IA) fiable por diseño de la anticipación del comportamiento de usuarios vulnerables de la vía pública en condiciones de tráfico urbano. En concreto, el proyecto respaldará la gestión de supuestos de IA en los que los modelos de anticipación del comportamiento de peatones y ciclistas integrarán la estimación de la mirada visual y en los que se simularán modelos explicables de predicción de la trayectoria de coches con movimiento propio con dilemas éticos.
Objetivo
Considering Artificial Intelligence (AI) capabilities and potential risks, and taking into account its limitations, AI4CCAM will develop an open environment for integrating trustworthy-by-design AI models of vulnerable road user behaviour anticipation in urban traffic conditions, and accounting for improved road safety and user acceptance. Leveraging the Trustworthy AI guidelines for general intelligent software systems and the ethics recommendations for connected automated vehicles, AI4CCAM will support AI-based scenarios management in which pedestrian/cyclist behaviour anticipation models will integrate visual gaze estimation and where explainable ego car trajectory prediction models are simulated with ethical dilemmas and multiplied with generative adversarial networks and metamorphic testing techniques. The AI4CCAM open environment will include an interoperable digital framework for managing and generating AI-based urban-traffic scenarios in which trustworthy-by-design AI models can be tested and an online participatory space to foster acceptance of AI in automated driving, determine AI risks and identify biases in datasets and cyber-threats. Simulation scenarios of road users interacting with automated vehicles will be developed and evaluated in three complementary use cases covering the whole sense-plan-act paradigm and user acceptance. As such, the project will advance knowledge in building trustworthy-by-design AI-based solutions for CCAM applications.
Ámbito científico
Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinador
0164 Oslo
Noruega