Corsia: cascade funding CN MOST

Il progetto si propone di raggiungere i seguenti risultati:

1. Sviluppo di un algoritmo AI per la stima della coerenza tra comportamento e velocità di sicurezza: Creare un modello di apprendimento automatico (Machine Learning) per valutare la coerenza tra il comportamento di guida del conducente (basato su dati FCD) e la velocità di sicurezza stradale. Questo modello utilizzerà dati storici di FCD, statistiche degli incidenti, delle condizioni meteorologiche, informazioni relative al traffico, statistiche delle caratteristiche della geometria stradale ed eventuali informazioni aggiuntive rilevanti che possano essere estratte da dati cartografici open quali OpenStreetMap.
2. Sviluppo di un algoritmo AI per l’avviso in tempo reale al conducente: Creare un algoritmo di intelligenza artificiale che, in tempo reale, fornisca al conducente avvisi riguardanti la velocità da mantenere, in particolare prima e durante una curva. Questo algoritmo sfrutterà informazioni relative al comportamento di guida del conducente, le condizioni ambientali (meteo), le osservazioni statistiche del comportamento generale dei conducenti (basandosi su dati storici FCD), e le caratteristiche della geometria stradale (ad esempio da OpenStreetMap).