SIMplify-XR, een AI-gestuurde VR-trainingsomgeving
Improvive wil de politie helpen om sneller trainingsscenario's te creëren om verdachte personen aan te spreken bij grote gebeurtenissen. Dit moet leiden tot een training in VR of Mixed Reality. Tot nu toe worden 3D-omgevingen en scenario’s door specialisten ontworpen. Zij willen dit vereenvoudigen door een AI-gestuurde ontwerpassistent, in combinatie met bestaande digitale tools. De AI-assistent begeleidt de maker stap voor stap bij het ontwerpen van een training. Op die manier kan de politie eenvoudig en autonoom scenario’s bouwen die passen bij actuele situaties.
Betrokken organisaties
Meer projecten uit Innovation Impact Challenges
Ontdek andere projecten binnen deze regeling
CGI Indoor Explorer
CGI Indoor Explorer biedt situational awareness tijdens operaties van hulpverleners door via IX één integraal gedeeld beeld van de situatie te maken, in real-time en in 3D. Hulpverleners worden uitgerust met een 3D sensor, die hun positie bijhoudt en hun omgeving in kaart brengt. Dat beeld wordt op afstand real-time bekeken. Dit biedt waarde voor de politie en daarmee voor Nederland. CGI Indoor Explorer is bij CGI in ontwikkeling als innovatieproject. Dit haalbaarheidsonderzoek bekijkt de commerciële kansen van deze innovatie en de operationele waarde voor Nationale Politie. Het doel is om het gat tussen innovatie en daadwerkelijke inzet te verkleinen.
ASA (Augmented Situational Awareness assistent)
ASA is een augmented reality-assistent die politieagenten ondersteunt met directe en contextuele informatie in hun gezichtsveld via een AR-bril. Denk aan visuele markeringen van uitgangen, collega’s, voertuigen of gevarenzones, plus subtiele waarschuwingen voor naderende personen buiten het zichtveld. In situaties met rook of slecht zicht verbetert ASA de oriëntatie door beeldverwerking. Tegelijkertijd kan de agent live beeld delen met de meldkamer voor betere coördinatie. Deze haalbaarheidsstudie onderzoekt of ASA technisch uitvoerbaar is, praktisch inzetbaar binnen de politieorganisatie en of het bijdraagt aan veiliger, sneller en beter geïnformeerd optreden van agenten op straat.
Scenebrook Haalbaarheidsonderzoek Interactieve XR-Trainingsscenario’s
Het project onderzoekt of Scenebrook kan worden uitgebreid met functies waarmee de politie sneller en nauwkeuriger VR-trainingsscenario’s kan ontwikkelen. We testen drie punten: het automatisch omzetten van geo-data naar realistische 3D-omgevingen, het bouwen van complexe, voor de politie specifieke, scenario’s zonder technische kennis en het meten van leerresultaten in VR. Het doel is te bepalen of de politie hiermee realistische, actuele en direct aanpasbare trainingen kan maken voor situaties die lastig fysiek te oefenen zijn.
Virtuele War Room voor Wendbaar Politieoptreden
De Virtuele War Room stelt politieteams in staat zich binnen enkele uren voor te bereiden op onverwachte situaties. Met actuele 3D-gebiedsdata bouwen collega’s samen een realistische tactische situatiekaart, verkennen zij scenario’s en oefenen zij direct in VR of Mixed Reality, ook vanaf verschillende locaties. In dit haalbaarheidsonderzoek bepalen we welke workflow nodig is om operationele collega’s zelfstandig scenario’s te laten creëren en gebruiken. Daarbij wordt rekening gehouden met de relevante randvoorwaarden voor verantwoord en veilig gebruik binnen de politiecontext.
AI-Avatar
Politieagenten worden continu geconfronteerd met onverwachte situaties waarin ze snel moeten handelen, hulpverlenen en informatie verzamelen. Realistische training is hiervoor essentieel, maar duur, tijdrovend en slecht schaalbaar. Met een AI-avatar – een digitale, mensachtige figuur aangestuurd door kunstmatige intelligentie – kunnen agenten via VR-brillen realistische scenario’s oefenen. De avatar wisselt flexibel tussen rollen zoals verdachte, getuige, slachtoffer of collega en reageert natuurlijk op de agent. Zo trainen agenten in een veilige, levensechte omgeving hun communicatie, inschatting en besluitvorming. Dit maakt het oefenen van onvoorspelbare situaties effectiever, efficiënter en eenvoudig schaalbaar.
RapidScan, snelle en autonome AI-generatie van 3D-omgevingen
RapidScan is een tool voor het snel creëren van realistische 3D-simulaties van echte locaties, gegenereerd met behulp van foto’s of video’s van de locatie. De resulterende scènes kunnen, nadat een locatie is vastgelegd, snel in een VR-headset worden bekeken en gebruikt. RapidScan borduurt voort op het eerdere werk van de Universiteit Leiden met 3D Gaussian Splatting. Daarin lieten ze zien dat complexe stedelijke gebieden met opvallend veel detail kunnen worden gereproduceerd. Door te focussen op snelheid en gebruiksgemak biedt de tool een praktische manier om situaties te verkennen of te oefenen, wat kansen biedt voor politie, gemeenten en anderen die belang hebben bij simulaties van fysieke omgevingen