Investigación sobre tecnologías y arquitecturas para vehículos autónomos
El objetivo del proyecto Vehículo Automatizado y Conectado Robusto, Fiable y Resiliente para el transporte de personas (R3CAV) es desarrollar nuevas tecnologías conectadas, así como diseñar una nueva arquitectura que, tanto con hardware como con software, pueda adaptarse a los futuros vehículos autónomos conectados. . Esta arquitectura es capaz de trabajar en diferentes niveles de autonomía, desde sistemas avanzados de asistencia a la conducción predictiva hasta sistemas sin conductor totalmente autónomos.
Sigma Cognition diseñará y desarrollará un sistema para capturar, preparar, anotar y procesar datos de fuentes heterogéneas siguiendo protocolos específicos de seguridad y privacidad. Esto incluye investigar y desarrollar métodos para el aumento de datos de diversas fuentes para aumentar la calidad y aumentar la disponibilidad de datos sintéticos, estableciendo métodos para mejorar y evaluar conjuntos de datos.
Nos asociaremos con Tecnalia, un instituto de investigación español, para obtener experiencia en el tema de las interfaces y API relevantes para vehículos autónomos mientras diseñamos, desarrollamos y validamos una arquitectura que garantiza la integración de datos de los sistemas de percepción, localización y detección del entorno. para la toma de decisiones. El proyecto culmina con el desarrollo y validación de nuevos algoritmos de IA para la navegación autónoma y la toma de decisiones robustas, cómodas y seguras para vehículos automatizados.
El proyecto R3CAV, de 27 meses de duración, se desarrollará desde junio de 2021 hasta diciembre de 2023.
El proyecto ha centrado su actividad en la implementación de tecnologías y componentes necesarios para implementar los dos pilotos:
Sigma Cognition ha estado trabajando en la definición de requisitos para ambos pilotos, se ha diseñado un entorno de simulación completo y está bastante avanzado para ambos pilotos. Hemos comenzado a trabajar en datos sintetizados para enriquecer los posibles escenarios que se pueden encontrar en la vida real, como condiciones climáticas o de tráfico específicas.
We have been working on the CARLA simulation environments of the two pilot sites taken into account in the project: the Palencia Renault Factory plant and a urban circuit in the Alcobendas defined by ALSA.
With the latter simulation environments, Sigma are generating datasets used for the implementation of AI algorithms and models used for the autonomous driving Software actually running on the vehicles to be used in the pilots. Some of the produced datasets in the form of videos.
Este proyecto recibió fondos del Programa Tecnológico de Automoción Sostenible (PTAS) 2021 del Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI) de España del Ministerio de Ciencia e Innovación, bajo el proyecto Nº PTAS-20211009.
El Grupo Renault, ALSA, GMV, Indra, MásMóvil y Masermic. El proyecto incluye la colaboración con cuatro universidades (UPM, UC3M, UMU y UMH) y tres centros tecnológicos (TECNALIA, CTAG y TEKNIKER).
Tráiganos sus desafíos más difíciles e ideas ambiciosas; estamos entusiasmados de darles vida.
