Safe and secure transport corridors in India (SSTCI)
Diarienummer | |
Koordinator | Stiftelsen Chalmers Industriteknik |
Bidrag från Vinnova | 5 250 000 kronor |
Projektets löptid | september 2021 - december 2026 |
Status | Pågående |
Utlysning | Indisk-svenskt samarbete för industriella forsknings- och innovationsprojekt |
Ansökningsomgång | Samarbete med Indien - företagsdrivna forsknings- och innovationsprojekt 2021 |
Syfte och mål
Projektet är en del av SITIS-partnerskapet som består av industrier, akademi och myndigheter i både Indien och Sverige. Partners ingår i projektet med sina egna produkter, processer, kompetens och faciliteter för att stödja nationella ambitioner om förbättrad trafiksäkerhet genom tekniska framsteg som backas upp av datadrivna tillvägagångssätt. Detta projekt har som mål att demonstrera möjligheter att förbättra befintliga samt nya lösningar för säker och effektiv intercity-transport av personer i Indien på ett skalbart och kostnadseffektivt sätt.
Förväntade effekter och resultat
Ett första steg kommer att tas för att förstå hur indisk kollektivtrafik med intercitybussar kan göras säkrare och effektivare genom insamling & analys av både befintlig och ny data relaterat till olika trafikanters beteende och effektivitet. De förväntade resultaten inkluderar a) skalbar och återanvändningsbar metodik för datainsamling och analys, b) inledande förståelse för trafiksäkerhets- och effektivitetsutmaningarna för kollektivtrafik (bussar) mellan städer och c) exempel på hur utmaningar skulle kunna addresseras via befintliga lösningar/skapa nya lösningar.
Planerat upplägg och genomförande
En proof-of-concept-metod/plattform för datainsamling och analys är utvecklad i förberedelseprojektet. Den befintliga plattformen kommer att utvecklas vidare och installeras i en buss och hur den kan skalas upp ska utforskas. Plattformen kommer att användas för att samla in data om trafikanternas beteende från några utvalda korridorer. Detta kommer att ske med bussar i verklig trafik. Data kommer att kombineras och analyseras tillsammans med data från andra källor (t.ex. kraschdatabaser) för att förstå lämplighet hos olika säkerhets- och effektivitetslösningar.