View Project

Norwegian AI Directory

AutonoWeather: Enabling autonomous driving in winter conditions through optimized road weather interpretation and forecast


Description:

Målet med prosjektet er å redusere trafikkulykker ved å gjøre autonome kjøretøyer bedre i stand til å operere på vinterføre, slik som har mye av i Norge. Den nåværende generasjon selvkjørende biler, eller førerassistent-systemer, inneholder ikke den intelligensen som kreves for å gjenkjenne glatte veier. De fleste biler som selges i Norge i dag inneholder Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) som tar sikte på å redusere hendelser i veien. Eksempler er Autonomous Emergency Braking (AEB) og Lane Keeping Assist (LKA). En velkjent begrensning er imidlertid at slike systemer ikke fungerer som de skal under vinterforhold, og under visse omstendigheter til og med kan øke sjansen for alvorlige hendelser. Som en konsekvens antas det at innføring av selvkjørte biler på vinterforhold vil øke risikoen for omkomne, sammenlignet med bare å ha (erfarne) menneskelige sjåfører. Videre antas det at ved å gi disse autonome systemene verktøy til å bestemme vegens friksjon, kan ytelsen i stor grad forbedres, og risikoen for omkomne kan bli redusert. Hovedmålet med den foreslåtte studien er å utvikle en nøyaktig og rimelig metode for estimering av vegfriksjon i sanntid. Slike estimater er etablert ved å bruke en ny kombinasjon av veivalgmodeller og bilmonterte miljøsensorer. Foruten forbedret trafikksikkerhet, tilbyr den foreslåtte teknologien potensialet for miljømessige fordeler gjennom intelligent ruteplanlegging, som kan redusere CO2-utslipp, og tilby optimalisert vintervedlikehold på veien, noe som reduserer behovet for kjemikalier som er skadelige for miljøet. Så langt er det utviklet en Road Weather Forecast-løsning, der det ved hjelp av data fra værstasjoner og/eller fra bilsensorer, kombinert med værmeldinger, er mulig å forutsi tilstanden veitilstand (kjøreforhold) i Norge. I tillegg ble det utviklet en sensorboks med miljøsensorer som kan monteres i biler. Med dataene fra disse sensorene forbedres veiværmeldingen for regionen der bilen kjører. Hovedmålet med prosjektet nå er å samle inn så mye data som mulig med et friksjonshjul, kameraer, radar og miljøsensorer, for å utlede modeller som kan estimere friksjonen og identifisere veisporene.


Project leader: Fabio Andrade

Started: 2020

Ends: 2022

Category: Teknisk-industrielle institutter

Sector: Instituttsektor

Budget: 7717992

Institution: NORCE NORWEGIAN RESEARCH CENTRE AS

Address: