ServCity, le plus récent projet de recherche sur les services de mobilité autonome au Royaume-Uni, a franchi une étape importante en commençant sa phase de test dans les rues de Londres. L'objectif est d'aider les villes à comprendre comment elles peuvent exploiter les dernières technologies de véhicules autonomes et les intégrer avec succès dans leur environnement complexe.
ServCity est financé conjointement par le gouvernement et l'industrie britanniques. Le fonds gouvernemental Intelligent Mobility, doté de 100 millions de livres sterling, est administré par le Centre for Connected and Autonomous Vehicles (CCAV) et mis en œuvre par l'agence de l'innovation du Royaume-Uni, Innovate UK. Pendant trois ans, six partenaires - Nissan, Connected Places Catapult, TRL, Hitachi Europe, l'Université de Nottingham et SBD Automotive - travailleront ensemble pour éliminer les obstacles au déploiement de véhicules autonomes dans les villes du Royaume-Uni.
Après des mois de recherches, de simulation et de tests sur des pistes d'essai privées, le projet ServCity a maintenant atteint un stade où le ServCity Connected and Autonomous Vehicle (CAV) est testé dans les rues de Londres, au Smart Mobility Living Lab (SMLL) basé à Greenwich.
Construit sur une Nissan LEAF 100% électrique, le véhicule autonome et connecté ServCity sera mis à l'épreuve au cœur de la capitale dans un environnement urbain complexe. ServCity tirera parti de toutes les capacités du Smart Mobility Living Lab en utilisant sa puissance de traitement et des capteurs en bordure de route pour créer un environnement d'infrastructure favorable à l'acquisition de connaissances.
Grâce à une combinaison de simulations, de recherches sur l'expérience de l'utilisateur final et d'essais dans le monde réel, ServCity montrera comment les villes peuvent exploiter le potentiel des futures solutions de mobilité et accélérer leur déploiement. En se concentrant sur les trois domaines clés que sont la technologie, les personnes et l'évolutivité, ServCity vise à garantir que l'expérience utilisateur soit aussi intuitive, inclusive et « engageante » que possible.
Ce projet, soutenu par un financement du gouvernement britannique, contribuera non seulement à rendre les véhicules autonomes plus conviviaux, mais rassurera également les utilisateurs sur leur capacité à réagir rapidement et en toute sécurité face à toutes les situations auxquelles ils peuvent être confrontés sur la route.
Bob Bateman, Project Manager de Nissan, explique : « Nous sommes extrêmement fiers de faire partie du projet ServCity et sommes heureux de mettre à l'épreuve notre Nissan LEAF 100 % électrique en tant que véhicule d'essai de ce programme. Notre stratégie Nissan Intelligent Mobility vise à créer un avenir fait d'une mobilité plus électrique, plus autonome et plus connectée, et nous sommes impatients de travailler en collaboration avec les autres partenaires de ServCity pour y parvenir. »
Edward Mayo, Programme Manager de Connect Places Catapult, a déclaré : « Connected Places Catapult aide les organisations à exploiter les technologies émergentes et à développer de nouveaux services. ServCity est un parfait exemple de la manière dont nous pouvons utiliser cette approche pour déployer des véhicules autonomes à grande échelle afin d'atteindre l'objectif d'une mobilité intelligente, et améliorer la circulation des personnes et des biens. Le début des tests à Londres représente une étape importante pour le projet ServCity. »
Lucien Linders, General Manager du SMLL, ajoute : « En tant que leader mondial dans la conception du futur du transport, TRL s'engage à développer des systèmes sûrs et accessibles à tous. Le Smart Mobility Living Lab de TRL est un banc d'essai dans le monde urbain réel dont l'infrastructure et les installations de capteurs en bordure de route accompagnent le processus de développement des véhicules autonomes et connectés afin d'acquérir une meilleure connaissance partagée de ce domaine. En tant que principal centre de test urbain de CAM Testbed UK à Londres, nous sommes idéalement placés pour tester et éprouver les futurs services de mobilité en vue de leur déploiement commercial. Nous continuons d'être très fiers d'offrir notre expertise à ce projet révolutionnaire de ServCity et de travailler avec les autres partenaires du projet. »
Nick Blake, Chief Innovation Strategist d'Hitachi Europe, explique : « L'équipe de l'European Research & Development Group d'Hitachi se concentre sur la résolution des défis techniques complexes liés à la conduite autonome dans des environnements urbains encombrés. Notre rôle dans le projet ServCity est de développer la technologie permettant de prédire le comportement d'autres objets en mouvement tels que les piétons, les cyclistes et les voitures, et d'y réagir en toute sécurité, ainsi que de fournir des solutions de localisation précises et fiables. »
Gary Burnett, Chair of Transport Human Factors du Human Factors Research Group de l'Université de Nottingham, a déclaré : « Notre équipe apporte une expertise significative dans la conduite et l'analyse d'études sur les utilisateurs pour évaluer les interactions homme-ordinateur. Nous sommes enthousiasmés par notre rôle au sein de ServCity pour générer des théories, des modèles et des méthodes derrière l'expérience utilisateur des occupants du véhicule. À cette fin, nous veillerons à ce que la conception et le développement du service de véhicule autonome soient centrés sur l'utilisateur et répondent réellement aux besoins des consommateurs. »
Andrew Hart, Director de SBD Automotive, explique : « Les robots taxis ont le potentiel de transformer fondamentalement la mobilité des consommateurs et les villes dans lesquelles ils opèrent. L'expérience utilisateur est au cœur de cette transformation, car les opérateurs devront soigneusement équilibrer les attentes des clients avec les contraintes technologiques du monde réel. SBD est fier de faire partie du projet ServCity, apportant ses décennies d'expérience de travail avec les constructeurs automobiles pour aider à définir et tester différentes approches pour offrir une expérience intuitive de robot taxi. »
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