CAD 198,000.00
Reported federal agreement value. An agreement can cover several years; this is not the amount paid out.
Selected because the publisher reports recipient province NL; NL Ledger has not established the work, benefit or jurisdiction from this record; source fields are available below.
This is the whole reported commitment or notice value, not the amount paid or an NL allocation.
- Recipient
- Memorial University of Newfoundland
- Public body
- National Research Council Canada
- Agreement start
- April 30, 2020
- Program
- Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
- Record type
- Federal grant or contribution
Receipt
agreement 172-2021-2022-Q4-948095, amendment 1
Source location evidence
Location review incomplete.
Reported address: country: CA; province: NL; city: St. John's|St. John's; postal code: A1C 5S7.
How counted: latest of 2 rows (department reports running totals). Start: 2020-04-30; end: 2022-08-31; reported: not stated. Amount: published value.
Full source fields
- _id
- 493678504
- ref_number
- 172-2021-2022-Q4-948095
- amendment_number
- 1
- amendment_date
- 2022-03-08
- agreement_type
- G
- recipient_type
- S
- recipient_business_number
- 107690273
- recipient_legal_name
- Memorial University of Newfoundland
- recipient_operating_name
- research_organization_name
- recipient_country
- CA
- recipient_province
- NL
- recipient_city
- St. John's|St. John's
- recipient_postal_code
- A1C 5S7
- federal_riding_name_en
- St. John's East
- federal_riding_name_fr
- St. John's-Est
- federal_riding_number
- 10006
- prog_name_en
- Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
- prog_name_fr
- Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D
- prog_purpose_en
- Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas.
- prog_purpose_fr
- Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires.
- agreement_title_en
- Multi-sensor odometry with deep learning based map building and mode adaptation for vertical take off and landing (VTOL) vehicle
- agreement_title_fr
- Odométrie multi-capteurs avec capacité cartographique et adaptation modale basées sur l’apprentissage profond pour les véhicules à décollage et atterrissage verticaux (adav)
- agreement_number
- 948095
- agreement_value
- 198000
- foreign_currency_type
- foreign_currency_value
- agreement_start_date
- 2020-04-30
- agreement_end_date
- 2022-08-31
- coverage
- description_en
- Vertical take-off and landing (VTOL) aircraft are often used for transporting goods to and from inaccessible areas, surveillance, ground support, etc. which can be enhanced and de-risked by increasing the autonomous capabilities of the vehicles. The objective of this research work is to develop an Artificial Intelligence (AI) powered multi-sensor based navigation module, which can be integrated into VTOL vehicles in real-time to improve its autonomous capabilities and to reduce pilot workload. The system requires a combination of LiDAR, vision, and IMU data for generating map and location information. The particular sensor suite enables autonomous operation independent of GPS availability for the safety-critical take-off and last-mile goods delivery portions of a VTOL mission. The recent advances in deep learning research and AI computing power will be used to develop a real-time capable hardware-implemented solution that enhances the robustness and accuracy of mapping and localization modules of the proposed navigation system.
- description_fr
- On utilise souvent les aéronefs à décollage et à atterrissage verticaux (ADAV) pour transporter des marchandises à destination ou en provenance de lieux difficilement accessibles, mais aussi pour la surveillance, le soutien au sol et ainsi de suite. Une plus grande autonomie rehausse la performance de tels véhicules tout en atténuant les risques connexes. L’objectif de ce projet de recherche est de mettre au point un module de navigation utilisant une série de capteurs et l’intelligence artificielle, lequel pourra être intégré aux véhicules ADAV et fonctionner en temps réel pour améliorer leur autonomie et réduire la charge de travail du pilote. Le système nécessite l’acquisition de données fournies par un lidar, une unité de mesure inertielle et un système de visionique afin de générer des cartes et la position du véhicule. La série de capteurs permet un fonctionnement autonome indépendant du système GPS pour la phase critique du décollage et le « dernier kilomètre » qui se conclut par la livraison des produits dans le cadre d’une mission ADAV. Les récentes avancées dans le domaine de l’apprentissage profond et la puissance de calcul offerte par l’IA seront utilisées pour développer une solution directement intégrable au matériel, capable de fonctionner en temps réel et qui améliorera la robustesse et la précision des modules de cartographie et de localisation du système de navigation proposé.
- naics_identifier
- 541710
- expected_results_en
- In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems.
- expected_results_fr
- À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides.
- additional_information_en
- This agreement has been amended 1 time(s). The end date of this agreements has been modified by 123 days
- additional_information_fr
- Cet accord a été modifié 1 fois. La date de fin du présent accord a été changé de 123 jours.
- owner_org
- nrc-cnrc
- owner_org_title
- National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada
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