Opis projektu
Bezpieczniejsze pojazdy autonomiczne stają się realne
Jesteśmy obecnie świadkami coraz szerszego wykorzystywania pojazdów autonomicznych w codziennym życiu. Podobnie jednak jak w przypadku innych rozwiązań, także one wymagają dopracowania, zanim staną się nieodłącznym elementem naszej przyszłości. Najważniejszym obszarem wymagającym poprawy jest zapewnienie absolutnego bezpieczeństwa na drogach publicznych. Nawet najnowocześniejsze pojazdy autonomiczne nadal mają problemy z wykrywaniem obiektów i fałszywymi alarmami. Ich producenci starają się je rozwiązać stosując droższe czujniki o wyższej rozdzielczości, jednak nawet one nie stanowią uniwersalnego rozwiązania wyzwań typowych dla systemów wykrywania obiektów. Zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu STV opracowuje nowatorskie rozwiązanie w zakresie wykrywania obiektów, oparte na przełomowej nowej architekturze. Celem badaczy jest optymalizacja tanich czujników, zwiększenie dokładności wykrywania, zmniejszenie liczby fałszywych alarmów i urzeczywistnienie wizji tanich i bezpiecznych pojazdów autonomicznych poruszających się po naszych drogach.
Cel
The automotive industry is amid a disruptive change highlighted by the entry of autonomous vehicles. However, at current stage,
self-driving cars technologies are not safe enough for operation on public roads. They suffer from too many missed detections and
high false alarm rates. Some autonomous vehicle developers have tried to overcome these problems by putting higher resolution
(and higher cost) sensors, yet they solutions still these suffer from inadequate perception.
There is a growing market consensus that the limitations of the current perception solutions (called ‘Environmental Models’) are
entrenched in their ‘Object level’ fusion architecture. This cannot be fixed by tweaking the algorithms, changing parameters or
adding more data for learning. A promising alternative solution is ‘Raw data fusion’ with roots in academia and now diffusing to
commercial projects.
VAYAVISION “Seeing the View” project is based on ‘Raw Data Fusion’ architecture with up-sample techniques to further increase the
effective resolution of sparse measurements from active sensors (LiDARs and RADARs). The solution constructs an accurate RGBd 3D
model based even on low cost sensors while enabling the perception algorithms richer data and a more comprehensive view of the
environment. Using Machine Vision algorithms and Deep Neural Networks, VAYAVISION detects very small obstacles (such as a
10cm high box) and has much better detection rates and with less false alarms than the legacy ‘Object Fusion’ solutions.
VAYAVISION’s raw data fusion platform is planned to enable a much safer and comfortable driving experience at an affordable
vehicle price. VAYAVISION solves the heart of autonomous driving challenge of correctly understanding the changing environment
of the vehicle by using ‘Raw Data Fusion’ and Up-sampling.
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. Więcej informacji: https://op.europa.eu/pl/web/eu-vocabularies/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. Więcej informacji: https://op.europa.eu/pl/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- inżynieria i technologia przemysł maszynowy inżynieria pojazdów inżynieria motoryzacyjna pojazd autonomiczny
- nauki przyrodnicze informatyka sztuczna inteligencja rozpoznawanie obrazów
- inżynieria i technologia inżynieria elektryczna, inżynieria elektroniczna, inżynieria informatyczna inżynieria informacyjna telekomunikacja technologia radiowa radar
- inżynieria i technologia inżynieria elektryczna, inżynieria elektroniczna, inżynieria informatyczna inżynieria elektroniczna czujniki
- nauki przyrodnicze informatyka sztuczna inteligencja inteligencja obliczeniowa
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Przepraszamy… podczas wykonywania operacji wystąpił nieoczekiwany błąd.
Wymagane uwierzytelnienie. Powodem może być wygaśnięcie sesji.
Dziękujemy za przesłanie opinii. Wkrótce otrzymasz wiadomość e-mail z potwierdzeniem zgłoszenia. W przypadku wybrania opcji otrzymywania powiadomień o statusie zgłoszenia, skontaktujemy się również gdy status ulegnie zmianie.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
-
H2020-EU.2.3. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs
GŁÓWNY PROGRAM
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu -
H2020-EU.3. - PRIORITY 'Societal challenges
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu -
H2020-EU.2.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
SME-2 - SME instrument phase 2
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszeniaKoordynator
Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.
6037604 OR YEHUDA
Izrael
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.