Como parte do projeto ROTA 2030, alunos e pesquisadores da Facens estiveram na Alemanha entre julho e a primeira semana de agosto para uma missão técnica.
Durante 19 dias, a equipe Facens usou a infraestrutura e o campo de provas outdoor do THI, Technische Hochschule Ingolstadt, para testes e validações dos modelos e algoritmos desenvolvidos no Brasil para o projeto “Detecção de motocicletas no cone cego de veículos“, do programa do setor automotivo ROTA 2030.
O THI (Technische Hochschule Ingolstadt), é parceiro internacional da Facens nesse projeto, que também conta com a Stellantis, Bosch e o ITA. A previsão de término do projeto está para dezembro de 2022.
Sobre ROTA 2030
Em 2020, a Facens foi selecionada, em primeiro lugar da sua categoria, para a execução de um projeto de pesquisa e desenvolvimento na área de segurança veicular no programa Rota 2030.
A Rota 2030 é um programa do Governo Federal e tem como objetivo apoiar o avanço tecnológico e científico do setor automotivo, tendo a FUNDEP como coordenadora da Linha de Segurança Veicular .
Além do Governo Federal, o projeto aprovado também conta com a parceria de empresas do setor e outras instituições, como Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), Technische Hochschule Ingolstadt (THI) e Bosch.
Sobre o projeto
O projeto de segurança veicular, desenvolvido por pesquisadores da Facens, ITA, THI e Bosch tem como objetivo diminuir as consequências desastrosas de uma colisão direta entre carro e moto, através da detecção de motos por radares veiculares e sinalização aos condutores.
Por meio de pesquisas, desenvolvimento de tecnologias, testes práticos e em softwares de simulação, o projeto visa ao desenvolvimento modelos e de algoritmos capazes de incrementar a segurança durante a condução do veículo.
Com os dados e testes, será possível a comparação dos diferentes resultados, alimentando uma grande base de dados e permitindo o desenvolvimento de um dos principais marcos do projeto: a criação de um modelo de radar, baseado em inteligência artificial, capaz de gerar dados sintéticos e realistas.