Infrastrukturbaserade 3D-inmätningar för att förstärka trafiksäkerheten hos automatiserade fordon
Diarienummer | |
Koordinator | XENSE Vision AB |
Bidrag från Vinnova | 500 000 kronor |
Projektets löptid | april 2022 - april 2023 |
Status | Avslutat |
Utlysning | Trafiksäkerhet och automatiserade fordon - FFI |
Ansökningsomgång | Trafiksäkerhet och automatiserade fordon - FFI - december 2021 |
Slutrapport | 2021-05064sv.pdf (pdf, 299 kB) |
Viktiga resultat som projektet gav
Syftet med projektet har varit att utvärdera hur väl infrastrukturbaserade 3D-inmätningar lämpar sig för att förstärka trafiksäkerheten hos automatiserade fordon. Resultaten visar på att de stereokameror som utvecklats i projektet är mycket lämpliga för att förstärka trafiksäkerheten hos automatiserade fordon och att en god prestanda kan uppnås i detektion, klassificering, positionering och målföljning av alla relevanta objekt såsom olika fordon och människor.
Långsiktiga effekter som förväntas
Resultaten visar på att infrastruktubaserade inmätningar har goda förutsättningar att på sikt förbättra trafiksäkerheten hos automatiserade fordon. Framför allt har förstudien kunnat bidra till mål på delprogramnivå inom FFI Trafiksäker automatisering. Det handlar främst om integration mellan fordon och infrastruktur, inklusive system för fordonslokalisering. Även säkerheten för trafikanter utanför fordonet har varit en viktig del, och i uppföljningsprojekt så kommer säkert detta att kunna spela en stor roll för att hjälpa till att skapa säkrare automatiserade fordon.
Upplägg och genomförande
Förstudien har i första hand försökt förstå vilka begränsningar som finns för olika områden och hur bra prestandan inom dessa områden skulle kunna bli. Eftersom prestandan kontinuerligt kommer att förbättras och nya funktioner tillkomma så har det inte varit målet i detta projekt att nå en så hög prestanda som möjligt utan mer visa på funktionalitet. För att kunna testa flera olika sorts trafiksituationer har sensorer installerats på fyra olika platser som tillsammans täcker in många olika trafikmiljöer. Prestandan har sedan analyserats.