rFpro als Konsortialpartner in zwei Projekten angekündigt
Sim4CAMSens zielt darauf ab, die genaue Darstellung von Sensoren des automatisierten Fahrsystems (ADS) in der Simulation zu ermöglichen
DeepSafe zielt darauf ab, die synthetischen Trainingsdaten zu generieren, die für die nächste Stufe der Kommerzialisierung und des Einsatzes von selbstfahrenden Fahrzeugen benötigt werden
rFpro wurde als Konsortialpartner in zwei von der Regierung finanzierten Projekten bekannt gegeben, die darauf abzielen, die Lieferkette für vernetzte und automatisierte Mobilität in Großbritannien zu stärken.
Die 18,5 Millionen Pfund stammen aus dem Wettbewerb "Commercialising Connected and Automated Mobility" des Centre for Connected and Autonomous Vehicles (CCAV): Supply Chain"-Wettbewerb (CCAMSC). Der Wettbewerb ist auf 13 Projekte verteilt, an denen 43 britische Unternehmen beteiligt sind, die selbstfahrende Technologien, Produkte und Dienstleistungen für den Markt der vernetzten und automatisierten Mobilität (CAM) entwickeln.
Das CCAV hat einen Zuschuss in Höhe von 2 Millionen Pfund für das Projekt Sim4CAMSens gewährt, das von Claytex und einer Gruppe branchenführender Partner geleitet wird. Das Konsortium besteht aus Claytex, rFpro, Syselek, Oxford RF, WMG, National Physical Laboratory, Compound Semiconductor Applications Catapult und AESIN.
Das Projekt zielt darauf ab, eine genaue Darstellung von Sensoren für automatisierte Fahrsysteme (ADS) in der Simulation zu ermöglichen. Es wird einen Rahmen für die Sensorbewertung entwickeln, der die Bereiche Modellierung, Simulation und physische Tests umfasst. Das Projekt umfasst die Erstellung neuer Sensormodelle, verbesserter Geräuschmodelle, neuer Materialmodelle und neuer Testmethoden, die es ADS- und Sensorentwicklern ermöglichen, ihre Entwicklung zu beschleunigen.
Weitere 2 Mio. GBP wurden für ein zweites Projekt, DeepSafe, bewilligt. Unter der Leitung von dRISK.ai wird das DeepSafe-Konsortium, dem die GD Städte, das Imperial College London, Claytex und rFpro angehören, ein Hindernis für die Kommerzialisierung und den Einsatz selbstfahrender Fahrzeuge beseitigen. Gemeinsam werden die Partner das simulationsgestützte Training entwickeln, das erforderlich ist, um autonome Fahrzeuge (AVs) für den Umgang mit "Grenzfällen" zu schulen, d. h. mit seltenen, unerwarteten Fahrszenarien, auf die AVs im Straßenverkehr vorbereitet sein müssen.
DeepSafe wird echte Sensordaten - eine Simulation dessen, was ein tatsächlicher Sensor erkennen würde - zusammen mit AV-Schulungsinstrumenten vermarkten, die nach Abschluss des Projekts im Vereinigten Königreich und international veröffentlicht werden sollen.
Neben der Förderung selbstfahrender Systeme zielen die Zuschüsse darauf ab, Innovationen in der Industrie, die Schaffung von Arbeitsplätzen und Investitionen zu unterstützen und die Kapazitäten für die Entwicklung von AV-Technologien im Vereinigten Königreich und deren Export in den Rest der Welt aufzubauen.
Das Programm zur Kommerzialisierung von CAM wird von CCAV, einer gemeinsamen Einrichtung des Ministeriums für Wirtschaft und Handel (DBT) und des Verkehrsministeriums (DfT), finanziert und in Partnerschaft mit Innovate UK und Zenzic durchgeführt.
Der mit 18,5 Mio. £ dotierte CCAMSC-Wettbewerb wurde im Oktober 2022 ins Leben gerufen, um die Einführung selbstfahrender Fahrzeuge durch die Stärkung der Fähigkeiten der souveränen britischen CAM-Lieferkette zu unterstützen und ist Teil der Regierungsvision für selbstfahrende Fahrzeuge: Vernetzte und automatisierte Mobilität 2025: Realising the Benefits of Self-Driving Vehicles.
