Description du projet
Concevoir des véhicules autonomes plus sûrs
Les véhicules routiers autonomes font enfin partie de notre quotidien. Les véhicules autonomes ont beau représenter un pas important vers l’avenir, ils comportent également leur lot de défis. Le principal étant est d’assurer une sécurité absolue sur les voies publiques. Les véhicules autonomes de pointe pâtissent encore d’une détection des objets médiocre et de fausses alarmes. La solution consiste souvent en l’ajout de capteurs à plus haute résolution et plus onéreux qui ne parviennent pas toujours à résoudre les problèmes inhérents aux systèmes de détection d’objets courants. Le projet STV, financé par l’UE, mettra au point une nouvelle solution de détection d’objets qui repose sur une nouvelle architecture révolutionnaire. Il vise à optimiser les capteurs bon marché, améliorer les taux de détection, réduire les fausses alarmes et concevoir des véhicules autonomes sûrs et abordables.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- ingénierie et technologie génie mécanique génie automobile ingénierie automobile véhicule autonome
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle vision par ordinateur
- ingénierie et technologie génie électrique, génie électronique, génie de l’information ingénierie de l’information télécommunication technologie radio radar
- ingénierie et technologie génie électrique, génie électronique, génie de l’information ingénierie électronique capteurs
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle intelligence de calcul
Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction
Nous sommes désolés... Une erreur inattendue s’est produite.
Vous devez être authentifié. Votre session a peut-être expiré.
Merci pour votre retour d'information. Vous recevrez bientôt un courriel confirmant la soumission. Si vous avez choisi d'être informé de l'état de la déclaration, vous serez également contacté lorsque celui-ci évoluera.
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
H2020-EU.2.3. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme -
H2020-EU.3. - PRIORITY 'Societal challenges
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme -
H2020-EU.2.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
SME-2 - SME instrument phase 2
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement
Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
Voir tous les projets financés au titre de cet appelCoordinateur
La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
6037604 OR YEHUDA
Israël
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.