GA Nr. 101112306
Projekta mērķi un uzdevumi
EcoMobility projekts, ko vada TTTech Auto (Austrija) un ko finansē “Apvārsnis Eiropa” KDT kopuzņēmuma programma, pievēršas pakalpojumos orientētas, savienotas mobilitātes ekosistēmas izveidei, kas veicinās pāreju uz ilgtspējīgiem, “no sākuma līdz beigām” (end-to-end) mobilitātes risinājumiem. Projekts atbalstīs izpildes laika mobilitātes pakalpojumus, izmantojot perifēros un mākoņtehnoloģiju pakalpojumus, kas atbalsta mākslīgā intelekta risinājumu izvietošanu, kā arī koordināciju un analīzi starp transportlīdzekļiem, transporta infrastruktūrām un cilvēkiem. Projekta ietvaros tiks attīstītas un nodrošinātas uzticamas un uzlabotas datorredzes, uztveres un lokalizācijas sistēmas drošiem, savienotiem un autonomiem transportlīdzekļiem. Tiks radītas pielāgotas uzlabotas vadītāja palīdzības sistēmas (ADAS), kas atspoguļos tehnoloģiju iespējas heterogēnos transportlīdzekļos, un aizsargās neaizsargātos ceļu satiksmes lietotājus. Papildus tiks nodrošināta arī enerģiju taupoša elektromobiļa vadība un grafika plānošana, ieskaitot viedās akumulatoru vadības sistēmas (BMS) un koordināciju ar citiem transporta veidiem. Lai sasniegtu šos mērķus, projekts apvieno 47 partnerus no 8 Eiropas valstīm un asociētās valsts ar kopējo budžetu ~36 miljonu eiro apmērā. Projekta demonstrātori parādīs projekta atklājumus un ilgstspējīgās mobilitātes ekosistēmas iespējas, kas ietekmē uzticību, drošību, efektivitāti un ekoloģiju līmenī, kas ir piemērots masveida ieviešanai tirgū.
EDI veicamie uzdevumi projektā
EDI uzdevumi ietvers objektu detektēšanas algoritmu izstrādi, izmantojot pulsējošus neironu tīklus (SNN), kā arī SNN matemātiskā modeļa izstrādi un implementēšanu FPGA balstītā paātrinātājā. FPGA paātrinātājs atbalstīs uz SNN balstītu risinājumu iekļaušanu esošajās uztveres sistēmas, izmantojot augstas ātrdarbības komunikāciju saskarnes. Ar SNN paredzēts sniegt precīzāku imitāciju reāliem neironiem salīdzinājumā ar parastajiem mākslīgajiem neironu tīkliem (ANN). Šai tehnoloģijai ir potenciāls revolucionizēt automobiļu nozares sensoru sistēmas, ļaujot izmantot asinhronos sensorus, piemēram, dinamisku uztveres kameru (DVS) vai iepriekš apstrādātus radara datus. Papildus tam EDI izstrādās reāllaika vides modeli, kas varēs uzraudzīt satiksmes dalībniekus un radīt varbūtībās balstītu atrašanās vietu režģveida karti maršruta plānošanai. Šajā modelī, izmantojot multimodālas ieejas, tiks identificēti satiksmes dalībnieki un tiks izvadīts saraksts ar noteiktajiem objektiem, ieskaitot tādu informāciju kā atrašanās vietu, orientāciju, ierobežojošo kastu izmēru, kustības un paātrinājumu vektorus un objekta tipu. Reāllaika vides modelis ietvers transportlīdzekļa apkārtni un ļaus veikt satiksmes dalībnieku statistisku izsekošanu reāllaikā, sniedzot pastāvīgi atjauninātu vides modeli.
EcoMobility atbalsta kopuzņēmums “Chips-JU” un tā dalībnieki, tostarp valstu iestāžu piešķirtais papildu finansējums saskaņā ar dotāciju līgumu Nr. 101112295.
Finansē Eiropas Savienība, bet paustie viedokļi un uzskati ir tikai un vienīgi autora(-u) viedoklis, un tie ne vienmēr atspoguļo Eiropas Savienības vai dotācijas piešķīrēja iestādes viedokli. Ne Eiropas Savienība, ne piešķīrēja iestāde par tiem neuzņemas atbildību.
Iesaistītie zinātnieki
Dr. sc. ing. Kaspars Ozols
Direktora vietnieks attīstības jautājumos, vadošais pētnieks
+371 67558161[protected]
Saistītās ziņas
