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Ficha Projeto

Projeto/Contrato PS:PTDC/ECI-TRA/4672/2020


Início	Aprovado	Em Curso	Concluído	Encerrado

Estado

Concluído

Publicação

Publicado

Dados Gerais

Código:	77682

Referência:	PTDC/ECI-TRA/4672/2020
Nome Curto:	TRAIN
Título:	Avaliação dos riscos e requisitos para a circulação em pelotão de veículos pesados com recurso a simulador de condução
Financiamento Competitivo:	Sim
Envolve empresas?:	Não
Nº de Instituições Participantes:	3

Âmbito

Tipo:	Projeto Financiado

Âmbito Geográfico:	Nacional

Tipo de Ação:	I&DT

Financiamento

Programa:	I&DT - Projectos de I&DT em Todos os Domínios Científicos
Instituição Financiadora:	FCT - Fundação para a Ciência e a Tecnologia
Âmbito Geográfico Financeiro:	Nacional
Data de Contrato de Financiamento:	2021-02-12
Entidade Pagadora:	Fundação para a Ciência e a Tecnologia

Calendarização

Data de Início Previsto:	2021-01-01
Data de Início Efetivo:	2021-03-29
Data de Conclusão Prevista:	2024-03-28
Data de Conclusão Efetiva:	2025-03-28

Orçamento

Moeda:	EUR

Orçamento Global Aprovado:	249.987,21 EUR

Detalhes

Resumo:

O projeto TRAIN tem como objetivo abordar os desafios e riscos associados à introdução de pelotões de veículos pesados parcialmente automatizados em estradas públicas. O projeto envolve uma abordagem multidisciplinar que inclui envolver motoristas profissionais e representantes de empresas de transporte de mercadorias em entrevistas de grupos focais e questionários nacionais para identificar seus conhecimentos, perceções, opiniões e sentimentos sobre condução autónoma e pelotões de veículos pesados. Serão realizadas experiências em simuladores de condução para avaliar os principais riscos associados aos pelotões de veículos pesados em automação parcial, como a redução de tarefas de condução realizadas pelos motoristas followers do pelotão de veículos pesados e suas capacidades de responder a eventos inesperados. As experiências também testarão distâncias de seguimento seguras e avaliarão os níveis de compreensão do sistema e os níveis de consciência situacional dos motoristas. Os resultados dessas atividades serão processados usando técnicas avançadas de estatística e machine learning para prever a evolução dos níveis de alerta dos motoristas ao longo do tempo e para derivar limites seguros e eficientes para a condução e distâncias de seguimento. O projeto fornecerá diretrizes e recomendações essenciais para a indústria automóvel, operadores e autoridades de segurança, com base em modelos robustos de aceitação e comportamento dos motoristas, que refletirão um mapeamento abrangente de necessidades de treinamento e fatores de risco para uma implantação segura e aceitável de pelotões de veículos pesados em estradas públicas.

Enquadramento Científico

Domínio Científico (FOS - Nível 2):

Ciências da engenharia e tecnologias

Áreas Científicas (CORDIS - Nível 5)

Não existem Áreas Científicas associadas ao Projeto.

Palavras Chave

Não existem Palavras Chave associados ao Projeto.

Documentos

Não existem Documentos associados ao Projeto.

Publicações associados ao Projeto

Understanding interdependencies of success factors for truck platooning implementation: a facilitators' perspective

Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional

Sérgio Pedro Duarte (Autor) (FEUP); Liliana Cunha (Autor) (FPCEUP); Sara Ferreira (Autor) (FEUP); António Lobo (Autor) (FEUP)

2023

Communication Needs and the Driver’s Activity in Platooning Systems

Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional

Catarina Neto (Autor) (Outra); Anabela Simões (Autor) (Outra); António Lobo (Autor) (FEUP)

2023

Requirements and expectations for truck platooning: a multidisciplinary perspective

Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional

Sérgio Pedro Duarte (Autor) (FEUP); Liliana Cunha (Autor) (FPCEUP); Luciano Moreira (Autor) (FLUP); Sara Ferreira (Autor) (FEUP); António Lobo (Autor) (FEUP)

2023

A text-mining approach to understand the barriers and requirements for truck platooning deployment

Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional

Rhaydrick Sandokhan P. T. Tavares (Autor) (FEUP); Sérgio Pedro Duarte (Autor) (FEUP); Vera Miguéis (Autor) (FEUP); António Lobo (Autor) (FEUP)

2024

A service value constellation for automated vehicles based on technology acceptance indicators

Artigo em Livro de Atas de Conferência Nacional

Lucas Rhoden (Autor) (Outra); António Lobo (Autor) (FEUP); Liliana Cunha (Autor) (FPCEUP); Sara Ferreira (Autor) (FEUP); António Couto (Autor) (FEUP); Sérgio Pedro Duarte (Autor) (FEUP)

2024

Qualitative data collection to identify truck drivers’ attitudes toward a transition to platooning systems

Artigo em Revista Científica Internacional

Catarina Neto (Autor) (Outra); Anabela Simões (Autor) (Outra); Liliana Cunha (Autor) (FPCEUP); Sérgio Pedro Duarte (Autor) (FEUP); António Lobo (Autor) (FEUP)

2024

Representations of truck platooning acceptance of truck drivers, decision-makers, and general public: a systematic review

Artigo em Revista Científica Internacional

Vladimiro Lourenço (Autor) (FPCEUP); Sérgio Pedro Duarte (Autor) (FEUP); António Lobo (Autor) (FEUP); Sara Ferreira (Autor) (FEUP); Liliana Cunha (Autor) (FPCEUP)

2024

A multilevel decision-making approach for road infrastructure management

Artigo em Revista Científica Internacional

Sérgio Pedro Duarte (Autor) (FEUP); António Lobo (Autor) (FEUP); Joana Ribeiro (Autor) (Outra); João Valente Neves (Autor) (Outra); António Couto (Autor) (FEUP); Sara Ferreira (Autor) (FEUP)

2023

Mapping risks and requirements for truck platooning: a human-centred approach

Capítulo ou Parte de Livro

Anabela Simões (Autor) (Outra); António Lobo (Autor) (FEUP); Sara Ferreira (Autor) (FEUP); Carlos Rodrigues (Autor) (FEUP); José Pedro Tavares (Autor) (FEUP); António Couto (Autor) (FEUP); Liliana Cunha (Autor) (FPCEUP); Catarina Neto (Autor) (Outra)

2022

A human centred approach to truck platooning