INI.FAU: Parallelisierung und Ressourcenabschätzung von Algorithmen für heterogene FAS-Architekturen
Mit dem Institut INI.FAU geht die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg neue Wege in Forschung und Lehre. Gemeinsam mit der AUDI AG entsteht am Standort Ingolstadt ein regionales Kompetenzzentrum, das dem wissenschaftlichen Nachwuchs einmalige Arbeitsbedingungen bietet, um theoretisches Wissen für die Praxis anwendbar zu machen. Ziel ist es vor allem, Fahrerassistenzsysteme (FAS) durch neue Methoden in der Parallelisierung und Ressourcenabschätzung weiter zu entwickeln.
Publikationen
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Base Algorithms of Environment Maps and Efficient Occupancy Grid Mapping on Embedded GPUs
4th International Conference on Vehicle Technology and Intelligent Transport Systems (VEHITS) (Funchal, Madeira, Portugal, 03/16/18 - 03/18/18)
DOI: 10.5220/0006677302980306
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Environment Mapping Using Massively Parallel Architectures
Vehicle Intelligence (München, 12/05/17 - 12/07/17)
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Cell-based Update Algorithm for Occupancy Grid Maps and new Hybrid Map for ADAS on Embedded GPUs
Design, Automation and Test in Europe (DATE) (Dresden, Germany, 03/19/18 - 03/23/18)
DOI: 10.23919/DATE.2018.8342050
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Convoy Tracking for ADAS on Embedded GPUs
Intelligent Vehicles Symposium (IV 2017) (Redondo Beach, CA, USA, 06/11/17 - 06/14/17)
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Modeling, Programming and Performance Analysis of Automotive Environment Map Representations on Embedded GPUs
18th IEEE International High-Level Design Validation and Test Workshop (HLDVT) (Santa Cruz, CA, 10/07/16 - 10/08/16)
DOI: 10.1109/HLDVT.2016.7748257
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Embedded GPUs in Future Automated Cars
Design, Automation and Test in Europe (DATE) (Dresden, 03/19/18 - 03/23/18)
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