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J-GLOBAL ID：201702289125906030   整理番号：17A1357138

GPUに埋め込まれたに対するADASのためのコンボイ追跡【Powered by NICT】

Convoy tracking for ADAS on embedded GPUs

著者 (5件)： Fickenscher Jorg (Hardware/Software Co-Design, Department of Computer Science, Friedrich-Alexander University Erlangen-NUrnberg (FAU), Germany) ,  Reinhart Sebastian (Hardware/Software Co-Design, Department of Computer Science, Friedrich-Alexander University Erlangen-NUrnberg (FAU), Germany) ,  Hannig Frank (Hardware/Software Co-Design, Department of Computer Science, Friedrich-Alexander University Erlangen-NUrnberg (FAU), Germany) ,  Teich Jurgen (Hardware/Software Co-Design, Department of Computer Science, Friedrich-Alexander University Erlangen-NUrnberg (FAU), Germany) ,  Bouzouraa Mohamed Essayed (Department of Architecture, Pre-/Concept Development Automated Driving, Audi AG, Ingolstadt, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IV  ページ： 959-965  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 将来の先進的運転者支援システム(ADAS)は環境の正確なモデルを作成する必要がある。,膨大な量のデータを融合し,処理する必要がある。このデータから,車両の位置などの情報をモデルから抽出された,例えば,コンボイ軌道を作成しなければならない。,自動車電子制御ユニット(ECU)の単一コアプロセッサのような,今日使用されている一般的アーキテクチャ課題のために十分な計算能力を提供しようともがいている。,新たな埋込みマルチコアアーキテクチャは,埋め込まれたグラフィックス処理ユニット(GPU)のような魅力的である。本論文では,コンボイ飛跡検出アルゴリズムの新しい並列化を示した。さらに,埋め込まれたGPUから最良の利益を得るために,零コピーのような特殊な技術は,著者らのアプリケーションを並列に利用される。実験プラットホームとして,Nvidia Tegra K1を使用するが,これは,自動車産業においても一般的である。異なるシナリオに対して,筆者らはシステム及びアルゴリズムの限界を示した。しかし,九までの単一コアCPU解に関して印象的なスピードアップは高い交通状況の場合に提案した並列化技法を用いて達成することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 自動車 ,  自動車工業 ,  制御装置 ,  アルゴリズム ,  *計算機アーキテクチャ ,  応用プログラム
準シソーラス用語： 交通状況 ,  検出アルゴリズム ,  GPU【プロセッサ】 ,  マルチコアアーキテクチャ ,  運転者支援システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 走行性能  (QG02020S) ,  電装品  (QG03070C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (3件)： GPU ,  ADAS ,  追跡