Descrizione del progetto
Scenari di simulazione in cui gli utenti della strada interagiscono con veicoli automatizzati
La mobilità cooperativa, connessa e automatizzata svolgerà un importante ruolo nel futuro dei trasporti. Una prima tappa di questo percorso consiste nel considerare le capacità e i potenziali rischi dell’IA. In questo contesto, il progetto AI4CCAM, finanziato dall’UE, condurrà scenari di simulazione in cui gli utenti della strada interagiscono con i veicoli automatizzati. Svilupperà un ambiente aperto per l’integrazione di modelli di IA, affidabili sin dalla progettazione, di anticipazione del comportamento di utenti della strada vulnerabili in condizioni di traffico urbano. Nello specifico, il progetto sosterrà una gestione basata sull’IA di scenari in cui i modelli di anticipazione del comportamento di pedoni e ciclisti verranno integrati a stime relative allo sguardo visivo e dove vengono simulati, con dilemmi etici, modelli di previsione di traiettorie spiegabili delle automobili di prova.
Obiettivo
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.
Campo scientifico
Parole chiave
Programma(i)
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinatore
0164 Oslo
Norvegia