Europeisk satsning för att visa säker automatiserad körning

By on 11 maj, 2019

Automatiserade fordon spås kunna ge båda säkrare och mer hållbara transporter på de europeiska vägarna. Forskningsprojektet HEADSTART ska ta fram testmetoder för att visa att funktionerna som används vid automatiserad körning är tillräckligt säkra.

Säkerhet är en grundförutsättning för automatiserad körning och forskning behövs för att lösa komplexa frågeställningar. Projekt HEADSTART (Harmonised European Solutions for Testing Automated Road Transport) siktar in sig på de funktioner som rör positionering, kommunikation mellan fordon och cybersäkerhet. För att de automatiserade funktionerna ska vara tillräckligt säkra måste alla dessa tre egenskaper vara tillförlitliga. Projektet är ett samarbete mellan partners från nio europeiska länder och ska pågå i tre år, 2019-2021. De svenska deltagarna Chalmers tekniska högskola, RISE, AstaZero, Volvokoncernen och Veoneer samlas inom SAFER, centrum för fordons- och trafiksäkerhetsforskning.

– HEADSTART-projektet stärker SAFERs projektportfölj för forskning inom automatiserad körning. Forskningen blir viktig för det fortsatta arbetet att bidra till ett säkert och hållbart transportsystem där framtida automatiserade fordon får en nyckelroll, menar Magnus Granström, SAFERs föreståndare.

Projektet ska sammanställa befintliga testmetoder och verktyg, samtidigt som man tar in synpunkter från myndigheter, fordonstillverkare och andra intressenter över hela Europa. Målet är att nå samstämmighet kring fyra testfall.

De svenska parterna forskar bland annat på vilka krav som kan ställas på automatiserade fordon i olika scenarios, och hur detta kopplas till de tekniska kraven på fordonens utrustning. SAFER-parterna ska avslutningsvis genomföra en demonstration på provbanan AstaZero utanför Borås för att visa hur teknikens säkerhet kan utvärderas på ett lämpligt sätt.

Forskningen finansieras av EUs ramprogram Horisont 2020 med 6 miljoner Euro.

Regionalt
Örebronyheter

You must be logged in to post a comment Login