Objectif
Autonomous vehicles, although in its early stage, have demonstrated huge potential in shaping future life styles to many of us. However, to be accepted by ordinary users, autonomous vehicles have a critical issue to solve – this is trustworthy collision detection. No one likes an autonomous car that is doomed to a collision accident once every few years or months. In the real world, collision does happen at every second - more than 1.3 million people are killed by road accidents every single year. The current approaches for vehicle collision detection such as vehicle to vehicle communication, radar, laser based Lidar and GPS are far from acceptable in terms of reliability, cost, energy consumption and size. For example, radar is too sensitive to metallic material, Lidar is too expensive and it does not work well on absorbing/reflective surfaces, GPS based methods are difficult in cities with high buildings, vehicle to vehicle communication cannot detect pedestrians or any objects unconnected, segmentation based vision methods are too computing power thirsty to be miniaturized, and normal vision sensors cannot cope with fog, rain and dim environment at night. To save people’s lives and to make autonomous vehicles safer to serve human society, a new type of trustworthy, robust, low cost, and low energy consumption vehicle collision detection and avoidance systems are badly needed.
This consortium proposes an innovative solution with brain-inspired multiple layered and multiple modalities information processing for trustworthy vehicle collision detection. It takes the advantages of low cost spatial-temporal and parallel computing capacity of bio-inspired visual neural systems and multiple modalities data inputs in extracting potential collision cues at complex weather and lighting conditions.
Champ scientifique
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringautomotive engineeringautonomous vehicles
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationsradio technologyradar
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencedata processing
- natural sciencesphysical sciencesopticslaser physics
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
MSCA-RISE - Marie Skłodowska-Curie Research and Innovation Staff Exchange (RISE)Coordinateur
LE1 7RH Leicester
Royaume-Uni
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Participants (7)
20148 Hamburg
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NE1 7RU Newcastle Upon Tyne
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48149 MUENSTER
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N1 7GU London
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
76229 Karlsruhe
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
82205 Munchen
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LN6 7TS Lincoln
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Partenaires (11)
Les organisations partenaires contribuent à la mise en œuvre de l’action, mais ne signent pas la convention de subvention.
100084 BEIJING
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71049 XI'AN
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430074 WUHAN
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710072 XI AN
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1053 Buenos Aires
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183 8538 Fuchu Shi Tokyo
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43400 Selangor Darul Ehsan
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524048 ZHANJIANG GUANGDONG
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550025 Guiyang
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100080 BEIJING
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510006 GUANGZHOU
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