Obiettivo
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.
Campo scientifico
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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- natural sciencesphysical sciencesopticslaser physics
Parole chiave
Programma(i)
Meccanismo di finanziamento
MSCA-RISE - Marie Skłodowska-Curie Research and Innovation Staff Exchange (RISE)Coordinatore
LE1 7RH Leicester
Regno Unito
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Partecipanti (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’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
76229 Karlsruhe
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
82205 Munchen
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LN6 7TS Lincoln
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Partner (11)
Le organizzazioni partner contribuiscono all’attuazione dell’azione, ma non sottoscrivono l’accordo di sovvenzione.
100084 BEIJING
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Le organizzazioni partner contribuiscono all’attuazione dell’azione, ma non sottoscrivono l’accordo di sovvenzione.
71049 XI'AN
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Le organizzazioni partner contribuiscono all’attuazione dell’azione, ma non sottoscrivono l’accordo di sovvenzione.
430074 WUHAN
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Le organizzazioni partner contribuiscono all’attuazione dell’azione, ma non sottoscrivono l’accordo di sovvenzione.
710072 XI AN
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Le organizzazioni partner contribuiscono all’attuazione dell’azione, ma non sottoscrivono l’accordo di sovvenzione.
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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Le organizzazioni partner contribuiscono all’attuazione dell’azione, ma non sottoscrivono l’accordo di sovvenzione.
100080 BEIJING
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Le organizzazioni partner contribuiscono all’attuazione dell’azione, ma non sottoscrivono l’accordo di sovvenzione.
510006 GUANGZHOU
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