Intelligent, Safe and secure connected Electrical Mobility solutions: Towards European Green Deal and Seamless Mobility

Informations projet

EcoMobility

N° de convention de subvention: 101112306

DOI

10.3030/101112306

Date de signature de la CE 19 Mai 2023

Date de début 1 Mai 2023

Date de fin 30 Avril 2026

Financé au titre de

• Digital, Industry and Space

Coût total

€ 36 287 225,00

Contribution de l’UE

€ 10 760 581,18

Coordonné par

TTTECH AUTO GERMANY GMBH
Germany

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Documents, reports (3)

Market study

Market study relevant to the project

EcoMobility initial stakeholders’ identification

Report on initial stakeholders’ identification

Report 1 on communication and dissemination

Report on communication and dissemination activities in year 1.

Publications

Conference proceedings (6)

Task Scheduling in Multi-Cloud Environments: A Graph Partitioning Approach Enhanced by Nested Genetic Algorithms

Auteurs: Josepaul Paulachan, Daniel Onwuchekwa, Roman Obermaisser
Publié dans: 2024 11th International Conference on Internet of Things: Systems, Management and Security (IOTSMS), 2024
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/IOTSMS62296.2024.10710257

Deep Reinforcement Learning for path planning of Autonomous Underwater Vehicles

Auteurs: Artemis Stefanidou, Elena Politi, Christos Chronis, George Dimitrakopoulos & Iraklis Varlamis
Publié dans: 2024
Éditeur: 18th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV)

Technology Acceptance Modelling for Investigating the Uptake of Electric, Connected, Autonomous, and Shared Mobility Technologies

Auteurs: Konstantina Karathansopoulou, Despoina Mitsiogianni, Eleni Tsaousi, George Dimitrakopoulos, Dimitris Georgiadis
Publié dans: Proceedings of the 11th International Conference on Vehicle Technology and Intelligent Transport Systems, 2025
Éditeur: SCITEPRESS - Science and Technology Publications
DOI: 10.5220/0013235500003941

AI and connectivity for sustainable and efficient transportation – the EcoMobility approach

Auteurs: Luca Bongiovanni Ideas&Motion s.r.l.; Italy [e-mail] Marco Mamei Univ. of Modena and Reggio Emilia, Italy [e-mail] Bruno Dilecce 4S Sistemi Sicuri e Sostenibili S.r.l [e-mail] Paolo Burgio Univ.of M
Publié dans: 2024
Éditeur: 2024 Smart Systems Integration Conference and Exhibition (SSI)

Incremental Scheduling Using Genetic Algorithm

Auteurs: Omar Hekal, Daniel Onwuchekwa, Roman Obermaisser
Publié dans: 2024 International Symposium ELMAR, 2024
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ELMAR62909.2024.10694420

A Practical Survey on Static Task Scheduling Optimization Approaches for Heterogeneous Architectures

Auteurs: Jonas Hollmann, Matthias Lüders, Jakob Arndt, Ioannis Kyriakopoulos, Holger Blume
Publié dans: 2024
Éditeur: HeteroPAR 2024

Peer reviewed articles (4)

TinyML models for SoH estimation of lithium-ion batteries based on Electrochemical Impedance Spectroscopy

Auteurs: Spyridon Giazitzis, Abdisamad Ahmed Isse, Nicola Blasuttigh, Alessandro Massi Pavan, Davide M. Raimondo, Susheel Badha, Filippo Rosetti, Emanuele Ogliari
Publié dans: Journal of Power Sources, Numéro 653, 2025, ISSN 0378-7753
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.JPOWSOUR.2025.237568

Analyzing cell-to-cell heterogeneities and cell configurations in parallel-connected battery modules using physics-based modeling

Auteurs: Simone Fasolato, Anirudh Allam, Simona Onori, Davide M. Raimondo
Publié dans: Journal of Energy Storage, Numéro 129, 2025, ISSN 2352-152X
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.EST.2025.116942

A dataset for large prismatic lithium-ion battery cells (CALB L148N58A): Comprehensive characterization and real-world driving cycles

Auteurs: Simone Fasolato, Nicola Blasuttigh, Giacomo Galuppini, Davide M. Raimondo
Publié dans: Data in Brief, Numéro 58, 2025, ISSN 2352-3409
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.DIB.2025.111301

Adaptive Deep Reinforcement Learning for Efficient 3D Navigation of Autonomous Underwater Vehicles

Auteurs: Elena Politi, Artemis Stefanidou, Christos Chronis, George Dimitrakopoulos, and Iraklis Varlamis
Publié dans: IEEE Access, Numéro 12, 2024, ISSN 2169-3536
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3508031