Il problema

Secondo la tabella di marcia, in fase di evoluzione, sulla mobilità connessa, cooperativa e automatizzata (CCAM) definita dall’ERTRAC, che concorda e integra l’agenda strategica di ricerca e innovazione (SRIA) della partnership CCAM, i fattori chiave per risolvere le sfide della Vision 2050 sono le infrastrutture, l’intelligenza artificiale (AI) e la validazione. Tali fattori necessiteranno di uno sviluppo permanente, parallelamente alle soluzioni di mercato, in quanto tecnologie, investimenti e modelli di business devono andare di pari passo.

Secondo la Vision, nel 2050, i veicoli dovrebbero disporre del 100% di connettività in tempo reale sulla rete stradale di riferimento, al fine di consentire la massima estensione possibile dell’Operational Design Domain (ODD) dei veicoli automatizzati (AV) e, allo stesso tempo, i massimi vantaggi per tutti gli altri veicoli connessi.

Indubbiamente, il merito delle infrastrutture fisiche e digitali e di comunicazione (PDI) e l’efficace penetrazione della CCAM nel paradigma dei trasporti del domani è significativo. Tuttavia, la mancanza di comprensione e di indicazioni chiare per gli adattatori PDI, volte a far luce su quali siano gli adattamenti prioritari e su cui vale la pena investire per il loro contesto applicativo specifico, considerando l’attuale target e la conoscenza della CCAM, in linea con le proprie tabelle di marcia e quelle, in fase di evoluzione, dei produttori di apparecchiature originali (OEM), è considerato uno degli ostacoli più fondamentali per raggiungere tale vision.

Il nostro approccio

Il progetto AUGMENTED CCAM mira a comprendere, armonizzare e valutare, in modo aumentato, concetti di supporto adattati e nuovi di infrastrutture fisiche, digitali e di comunicazione, ai fini dell’implementazione, su larga scala, di soluzioni CCAM alla portata di tutti.

Lo scopo di cui sopra sarà soddisfatto dai seguenti obiettivi:

1. esplorare, comprendere, elaborare, estendere e armonizzare la terminologia PDI, il clustering e i livelli di supporto che supporteranno i requisiti e gli adattamenti PDI co-determinati;
2. definire un quadro operativo e un’architettura di servizio indipendente dalla tecnologia di condivisione aperta per servizi e soluzioni CCAM abilitati alle PDI, rispondendo alle esigenze di tutti gli attori e alle modalità CCAM;
3. sviluppare soluzioni di supporto PDI ottimizzate e innovative, con l’obiettivo di migliorare la sicurezza funzionale dell’ODD degli AV e dell’intero sistema di trasporto, implementando tecniche avanzate di intelligenza artificiale e Big Data per sfruttare la consapevolezza situazionale, la previsione e l’attuazione;
4. valutare le soluzioni CCAM proposte, basate su PDI, applicando un quadro operativo e di valutazione aumentato e multilivello, che implementerà un vasto spettro di strumenti fisici (in autostrade, aree controllate e Living Lab, contesti rurali/periurbani) e virtuali (DT, AV e simulatori di guida), banchi prova, supportati da mappe HD in crowdsourcing e attività di simulazione del traffico microscopico e macroscopico;
5. valutare gli impatti dei miglioramenti e delle novità PDI proposti sul funzionamento di CCAV, ODD e CCAM sulla sicurezza funzionale e del traffico, sul comportamento di guida, sull’efficienza del traffico, sull’impronta ambientale, sull’affidabilità del servizio, sulla fiducia e sulla sicurezza, considerando i benefici socioeconomici e i costi di tutti gli attori partecipanti nel breve, medio e lungo termine;
6. elaborare una tabella di marcia e una lista di raccomandazioni, concordate congiuntamente da tutti gli attori, verso PDI armonizzate per la dimostrazione e l’implementazione della CCAM su larga scala; nonché uno strumento decisionale basato sull’avversione al rischio e metodologie per l’elaborazione delle politiche e investimenti infrastrutturali pronti per la CCAM, rispetto ai diversi modelli di business.

Partner

FEHRL (coordinatore), University College Dublin, CERTH, Rupprecht-Consult-Forschung & Beratung GmbH, PTV GmbH, VTI, AIT – Austrian Institute of Technology, Centrum dopravního výzkumu v. v. i., Tecnalia, ZAG, Université Gustave Eiffel, CEREMA, Specisoft SA, WINGS, Latvijas Valsts ceļi, ETRA, ATLANDES, VUB, PRAGMA, Trinity College Dublin, EMT – Empresa Municipal de Transportes de Madrid SA, EDI, VALEO, LMT, Cofiroute SA, IRF – International Road Federation