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강수혁 (현대케피코) 김근수 (현대케피코) 박규도 (현대케피코) 노형태 (현대케피코) 변세희 (현대케피코)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2022.11
수록면
2,235 - 2,240 (6page)

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In this paper, we propose a method for recognizing the current driving environment and limiting the moving speed. For environment recognition, an on-device AI system using a smartphone’s camera and gps are configured. The recognized result is transmitted to mobility through bluetooth communication. In mobility, the logic that controls driving speed through torque control was designed according to the recognition result. Since this system has limited computing resources, it is necessary to use model compression techniques such as quantization or pruning to reduce the computational load while maintaining the performance of the AI model. So the trained model was quantized into types float16, int8, and full int8. The inference performance of quantized model was evaluated and applied on the CPU, GPU, and NPU of Samsung’s Galaxy S22 Ultra smartphone. Also, we tested the proposed method in the actual mobility system using the MOBILGO of the Hyundai KEFICO’s electric two-wheeled vehicle system.
#On-Device AI(온 디바이스 AI) #AI Model Compression(AI 모델 경량화) #Driving Environment Recognition(주행 환경 인식) #Personal Mobility Safety Control(퍼스널 모빌리티 안전 제어) #MOBILGO(모빌고)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험결과
4. 결론
References

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