Descripción del proyecto
La evolución hacia una nueva familia de Sistemas Avanzados de Ayuda a la Conducción (ADAS) integrados, robustos y confiables acelerará la tendencia del mercado hacia los vehículos altamente automatizados, conexión ineludible con la reducción drástica de accidentes de tráfico y la optimización del uso de las carreteras, En este sentido, la prevención de accidentes y la automatización de tareas en situaciones de conducción cada vez más complejas requieren de innovaciones disruptivas en elementos funcionales como la percepción del entorno, la estimación del vehículo y la tomas de decisiones, Un aspecto sobre el que la tecnología está experimentando un cambio sustancial es la proliferación de numerosos sensores de altas prestaciones y coste asumible radar, lidar, cámaras o incluso ultrasonidos- que, en número importante, comienzan a embarcarse en los vehículos, La ingente cantidad de información proveniente de estos sensores heterogéneos y los datos recibidos a través de comunicaciones V2X (Vehículo- Vehículo o Vehículo-Infraestructura) no hacen asumible su utilización plena con la tecnología embarcable tradicional (CPU), Así las cosas, el despegue de la conducción autónoma parece condicionado a avances tecnológicos importantes tanto a nivel de componentes (algoritmia, SW) como de arquitecturas (HW), El proyecto TCAP-Auto intenta dar respuesta a semejante desafío mediante el desarrollo de un conjunto de herramientas que permitan implementar, combinar, integrar y validar funcionalidades para Sistemas Avanzados de Ayuda a la Conducción optimizadas para sistemas embarcados híbridos con múltiples núcleos, MPSoC (Multi-Processor System on Chip), Este tipo de arquitecturas heterogéneas permite optimizar prestaciones y consumo, a la vez que ofrecen una flexibilidad inigualable, El mayor obstáculo hasta ahora para su implantación ha sido la complejidad de su programación para los ingenieros de aplicaciones, Así las cosas, TCAP-Auto desarrollará un framework integrado que permita a un ingeniero de aplicaciones que trabaja habitualmente en C++, evaluar y desplegar código paralelizado (casi)-automático sobre estas plataformas, con lo que algoritmias inasumibles hasta ahora en percepción, localización y toma decisiones para ADAS podrán embarcarse con ciclos cortos de desarrollo,El entorno de desarrollo resultante permitirá reducir significativamente los tiempos de desarrollo en sistemas que gestionan, por un lado, un número importante de sensores embarcados con anchos de banda y tasas de refresco heterogéneos,El consorcio que desarrollará las soluciones propuestas está formado por una empresa de alto contenido tecnológico que apuesta desde hace tiempo por los sistemas embarcados para vehículos autónomos, IXION, y dos OPIS de reconocido prestigio en sus campos, la Universidad de Alicante en el desarrollo de MPSoC, y el CSIC en sistemas ADAS de última generación y vehículos autónomos,