Descrizione del progetto
Innovativo sistema di prevenzione delle collisioni per una navigazione sicura
Le collisioni di navi causano vittime umane, inquinamento ambientale, perdite finanziarie e danni alle infrastrutture. Il progetto SafeNav, finanziato dall’UE, svilupperà e testerà una soluzione digitale di prevenzione delle collisioni altamente innovativa per ridurre la probabilità di collisioni, danni da impatto e incaglio, e aumentare la sicurezza della navigazione. Il progetto utilizzerà i dati provenienti da sensori avanzati e da altre fonti per fornire un rilevamento più rapido e affidabile in tempo reale di altre imbarcazioni, installazioni fisse, oggetti sommersi/semisommersi e mammiferi marini, nonché una rappresentazione visiva efficace dei dati multi-fonte. SafeNav creerà un sistema di supporto decisionale olistico, progettando algoritmi di prevenzione delle collisioni basati su dati multisensoriali provenienti da sensori propri (suite di sensori LADARTM) e non, già installati sulle navi.
Obiettivo
SafeNavs ambition is to develop and test a highly innovative digital collision prevention solution that will significantly reduce the probability of collisions, impact damage, grounding, and contribute to safer navigation by a) faster reliable real-time detection of a variety of obstacles (other vessels, fixed installations, submerged/semi-submerged objects, and marine mammals) in the marine environment, using data from state-of-the-art sensors and other relevant sources, and b) effective visual representation of the multi-source data to the navigators for quick COLREG-based decision-making support.
To this end, SafeNav unites 10 key partners from the maritime industry and academia, including renowned SMEs, R&D institutes and universities to address the Navigational Accidents aspect of the work programme . We will design collision avoidance algorithms built on multi-sensory data input from propriety (LADARTM sensor suite) and off-the-shelf sensors already installed on vessels, extensive statistics of navigational accidents, and other sources (AIS and route exchange services) to create a holistic decision support system (DSS). Processed information from the automatic DSS will feed into SafeNav collision-avoidance algorithms and generate real-time COLREGs-compliant suggestions for the navigator when an obstacle is detected. This reduces pressure on navigators onboard, providing them with efficient decision-making aid and access to visual navigation data on a single graphical user-interface. Sensors will also be used for container tracking, and mathematical models will predict container drift trajectory, transmitting collected data to a SafeNav Navigational Hazard Database available to nearby vessels/stakeholders, facilitating the recovery of lost containers. Moreover, we propose to prevent vessel collisions with cetaceans with optimal-tuned pingers to alert them of an approaching vessels.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL5-2022-D6-01
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HORIZON-IA -Coordinatore
3071 Limassol
Cipro
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.