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저자정보
정수용 (가톨릭대학교) 이재현 (가톨릭대학교) 송덕용 (가톨릭대학교) 박태근 (가톨릭대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제67권 제12호
발행연도
2018.12
수록면
1,671 - 1,677 (7page)

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In this research, the collision detection system based on insect’s visual interneuron has been designed. The lobula giant movement detector (LGMD) corresponds to the movement value that increases in direct collision process. If the collision is detected by the LGMD only, it could generate a crash warning even in a non-collision situation, resulting in a lot of false alarms. Directionally sensitive movement detectors (DSMD) are directionally sensitive algorithm based on the elementary movement detectors (EMD) in four directions (up, down, left, and right). In this paper, we propose an efficient VLSI architecture for a realtime collision detection system that is robust to the surrounding environment while improving accuracy. The proposed architecture is synthesized with Dongbu Hightech 110nm standard cell library and shows 333MHz of maximum operating frequency and requires 8400 gates with about 16.5KB of internal memories.
#Intelligent vehicle #Collision detection #VLSI architecture #DSMD #LGMD

목차

Abstract
1. 서론
2. 곤충의 시각신경망을 이용한 충돌감지 알고리즘
3. 제안한 구조
4. 성능분석
4. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
T. Gandhi and M. M. Trivedi, “Pedestrian protection systems: Issues, survey, and challenges”, IEEE Trans. on Intell. Trans. Syst., vol. 8, no. 3, pp. 413-430, 2007. K. C. Fuerstenberg, “Pedestrian protection using laserscanners”, IEEE Intell. Trans. Syst. Conf., pp. 437-442, 2005. P. Kumar, S. Ranganath, H. Weimin, and K. Sengupta, “Framework for real-time behavior interpretation from traffic video”, IEEE Trans. Intell. Trans. Syst., vol. 6, no. 1, pp. 43-53, 2005. Y. Abramson and B. Steux, “Hardware-friendly pedestrian detection and impact prediction”, IEEE Intell. Veh. Symp. Conf., pp. 590?595, 2004. M. Strickland1, G. Fainekos1, and H. Amor, “Deep predictive models for collision risk assessment in autonomous driving”, IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 2018.

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