AutoNet2030: réseau coopératif de véhicules automatisés

AutoNet 2030 dont le but est de développer et de tester une technologie coopérative soutenant la conduite entièrement automatisée.

Le projet AutoNet 2030 (Systèmes coopératifs soutenant un réseau automatisé de conduite pour 2030) est basé sur une stratégie de prise de décision décentralisée, qui est activée par le partage d’information mutuelle entre les véhicules à proximité. Il vise un horizon temporel de déploiement en 2020/2030, en tenant compte de l’introduction antérieure attendue de systèmes de communication coopératifs et de technologies de guidage de voie / régulateur de vitesse basées sur des capteurs.

AutoNet 2030 vise à démontrer comment la combinaison de communications coopératives sans fil et de capteurs embarqués rendra plus efficaces et plus fiables les technologies de guidage de voie, la négociation de manœuvres et les interactions entre les véhicules automatisés / manuels. Un prototype de système coopératif automatisé de conduite sera pleinement intégré dans des véhicules d’essai et lors de démonstrations sur une piste d’essai.

En utilisant les résultats des mesures de l’essai routier, l’effet de transposition dans des scénarios de trafic dense sera étudié par le biais de simulations informatiques. Le projet vise aussi à contribuer au processus de strandardisation en cours des communications entre véhicules coopératifs des Systèmes de transport intelligents de l’Institut européen des normes de télécommunications (ETSI ITS).

AutoNet 2030 est un partenariat entre cinq partenaires industriels (BroadBit, BaseLabs, Centre de recherche Fiat, Volvo Technology Corp, Hitachi Europe Ltd.) et quatre institutions de recherche (ARMINES, EPFL, Institut des systèmes de communication et informatiques, Université technique de Dresde). A l’EPFL, le Laboratoire de systèmes et algorithmes intelligents distribués (DISAL), dirigé par le professeur Alcherio Martinoli, participe au projet. Il apporte sa contribution et son expertise pour deux parties déterminantes:
– Développement d’algorithmes de contrôle pour des manœuvres décentralisées efficaces.
– Expertise sur le traitement de détection du bruit et l’actionnement contraint.

Ce projet est mené par un chercheur postdoctoral, Ali Marjovi, du DISAL. Il dure trois ans.

Communiqué de presse 30.01.2017

Investigateur principal Prof. Alcherio Martinoli
Responsable de projet Dr. Ali Marjovi
Sponsor European Union (FP7)
Période 2013-2016
Laboratoire DISAL
Partenaires externes ARMINES (France), BaseLabs (Germany), BroadBit (Hungary), Fiat Research Center (Italy), Hitachi Europe (UK), ICCS (Greece), Technical University of Dresden (Germany), Volvo Technology Corp (Sweden)
Collaboration TRACE