Vintervei som funnet i Skandinavia utgjør en alvorlig utfordring for kjøretøyets sikkerhet. Likevel er den menneskelige sjåføren ganske i stand til å justere kjørestilen for å forbli i en relativt sikker operasjonell konvolutt. Den nødvendige intelligensen for å justere kjørestilen mangler imidlertid fullstendig fra den nåværende generasjonen selvkjørende biler, så vel som førerassistentsystemene som finnes på biler i dag. TracSense AS har som mål å studere og utvikle en løsning for bedre å forutsi og tolke værforholdene på veien, og derved tilby optimalisert driftssikkerhet for neste generasjons biler.
Som et svar på dette behovet utvikler TracSense et nytt optisk sensorsystem som kan estimere veiforholdene med høy nøyaktighet. Dette inkluderer klassifisering av forurensningstypen og den resulterende friksjonskoeffisienten.
Målet med WebECA-prosjektet er å lage formidlingsmateriale, bestående av en nettbasert visualisering av dataene, i et forsøk på å demonstrere verdien av dataene som genereres av systemet. Det er å si; å visualisere kraften i systemets arkitektur og datastruktur for samfunnet og industrien. I praksis betyr dette at vi vil lage et demonstratorsystem som er tilgjengelig for alle og gir en lettfattelig visualisering av dataene som samles inn.
De siste månedene har vi jobbet med utvikling av et nytt visualiseringsverktøy som gir en oversikt over veiforholdene på nasjonalt nivå (Norge), der en proprietær prediktiv algoritme supplerer prognosedataene. Systemet er en skybasert løsning, som blir satt opp for å være tilgjengelig for alle som er interessert i dataene. Den grunnleggende informasjonen blir gjort tilgjengelig for den brede offentligheten, mens aktører fra bransjen inviteres til å søke om avansert priviligeret tilgang, noe som gir tilgang til flere datalag.
When evaluating the objectives that we set out for this project the company was successful in meeting the goals of demonstrating the technology to an international audience. We managed to attract a number of interested parties, of one which resulted in a prestigious demonstration project, which is expected to be extended this upcoming winter. Through direct outreach and (scientific/industrial) expositions we were able to bring to light our novel technology that was developed in the H2020 project. The reception was overall very positive. Internally, the company obtained valuable feedback about potential use cases and room for improvement.
The proposal of the supplemental project is to create dissemination material, consisting of a web-based visualizations of the data, supplemental animated data, and finally disseminate these through public events (conferences & expos) and direct networking alike. The sole purpose is to disseminate the project results and, equally important, the power of the system’s architecture and data structure to society and industry.