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Motion Planning Software for Autonomous Car Industry

More than 90% of road accidents are attributed to driver errors. Thus, there is an urgent need to transform conventional driving towards autonomous driving and make car traffic safer. One of the major challenges in the autonomous... ver más

31/03/2019

ETH Zürich

71K€

Presupuesto del proyecto: 71K€

Líder del proyecto

EIDGENOESSISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE ZUERICH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2019-03-31

EIC-SMEInst-2018-2020: SME instrument

I+D

Cerrada hace 5 años

0% 70% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

2 Participantes

ETH Zürich

50.00K€ | Lider

SUMINISTROS INDUSTRIALES VIM...

327.02K€ | Participante

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Duración del proyecto: 4 meses Fecha Inicio: 2018-11-28
Fecha Fin: 2019-03-31

Líder del proyecto

EIDGENOESSISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE ZUERICH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 71K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto More than 90% of road accidents are attributed to driver errors. Thus, there is an urgent need to transform conventional driving towards autonomous driving and make car traffic safer. One of the major challenges in the autonomous car industry, besides sensing, localization and mapping is safe planning of the vehicle motion. Motion planning algorithms are responsible for defining a path to follow, avoiding obstacles and generating the best trajectory that ensures safety, comfort and efficiency. This is a hot topic for the development community, which is still awaiting reliable and robust solutions to solve complex situations, without the need to create pre-programmed solutions for each scenario. To this aim, embotech, introduces the EMP (Embotech Motion Planner), a cutting-edge motion planning software for autonomous vehicles. Using a deterministic approach and physics-based models, the proposed solution generates high-dimensional motion trajectories to assist various self-driving tasks such as valet parking, highway driving and urban driving. The EMP enables fully flexible motion planning, capable to safely perform complex manoeuvres in real time with standard automotive ECUs. Characterized by seamless integration, EMP is one core solution easily adaptable to any new car model. Embotech is a spin-off from the Automatic Control Laboratory from ETH Zurich; our team includes experts in embedded optimizations technologies. We are part of several automotive industry-led incubation programs benefitting from expert coaching and mentoring. Our plan is to reach the market through direct sales to OEMs and Tier 1 suppliers. With a volume-based royalty business model, we expect to reach a SME Instrument Phase 2 project ROI of 8.68 by 2025.

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