Design and Implementation of Path Planning and Vehicle Motion Control Algorithms By Exploiting Information From Heterogeneous Sources (On-board Sensors, Smart Infrastructure, Other Vehicles)

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L’attività di tesi consisterà nello studio, nella progettazione e nello sviluppo di algoritmi di pianificazione del percorso o di controllo del veicolo che sfruttino le informazioni provenienti sia dai sensori di bordo sia da altri veicoli o dall’infrastruttura a cui il veicolo appartiene. L’attività comprenderà l’esecuzione di test e convalide in ambienti simulati e, se del caso, in scenari reali in un laboratorio di infrastrutture sperimentali. **Argomento principale**:
Secondo la Society of Automotive Engineers, i sistemi di assistenza alla guida (ADAS) sono classificati in 6 categorie, mentre il livello di autonomia del veicolo aumenta. In definitiva, il livello 5 di ADAS si riferisce a veicoli in grado di guidare in modo completamente indipendente, senza alcun intervento da parte degli occupanti dell’abitacolo. La commercializzazione di un veicolo con capacità ADAS di livello 5 è prevista entro il 2050.



Attualmente i veicoli in commercio offrono sistemi ADAS che non superano il livello 3, per il quale ci si aspetta che un conducente umano sia pronto a prendere il controllo del veicolo in qualsiasi momento in caso di emergenza o di guasto del sistema di guida autonoma. Gli sforzi di sviluppo degli ADAS si sono finora concentrati sulla progettazione e sullo sviluppo di algoritmi di controllo e di intelligenza artificiale in grado di implementare sistemi di assistenza alla guida basati esclusivamente su sensori e attuatori di bordo. L’evoluzione dei sistemi ADAS oltre il terzo livello richiederà, nel prossimo futuro, un cambiamento di punto di vista, allargando lo studio dall’agente veicolo all’infrastruttura che forma un ecosistema digitale a cui i veicoli autonomi apparterranno. Ingegneria Informatica, Elettronica o dell’Automazione. **Sede**: Napoli

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