EAN: 9783446453265

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Signalverarbeitung und maschinelles Lernen für das automatisierte Fahren Dieses Buch behandelt Methoden der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens die in der integralen Fahrzeugsicherheit und für das automatisierte Fahren benötigt werden. Es vermittelt die mathematischen Grundlagen um eigene Algorithmen für automatisierte Eingriffe in die Fahrzeugführung zu entwerfen und zu implementieren. Das Buch wendet sich an Ingenieure -innen aus dem Bereich Automotive sowie an Studierende und Promovierende der Ingenieurwissenschaften. Folgende Themen werden behandelt: - Maschinelles Lernen (inklusive Deep Learning): Grundlagen und Anwendungen für das automatisierte Fahren Convolutional Neural Networks Random Forest Autoencoder - Statistische Signalverarbeitung: Grundlagen der statistischen Filterung sowie Tracking von Objekten in der Fahrzeugumgebung Kalman-Filter Fusion von Sensordaten - Fahrzeugmodelle und Trajektorien: Fahrdynamikmodelle für die aktive Fahrzeugsicherheit und das automatisierte Fahren Trajektorienplanung und Trajektorienfolgeregler Kollisionsmodelle für die passive Fahrzeugsicherheit - Zeit- und Frequenzdarstellung von Signalen (z. B. Filterung von Beschleunigungssignalen in Airbag-Steuergeräten) - Mathematische Grundlagen für den Entwurf von Algorithmen: Lineare Algebra Optimierung Wahrscheinlichkeitstheorie und Lineare Systeme Die einzelnen Schwerpunkte werden durch Übungsaufgaben mit Musterlösungen veranschaulicht. Für Übungsaufgaben bei denen es erforderlich ist werden Matlab-Skripte zur Verfügung gestellt.

Produktinformationen zuletzt aktualisiert am
04.05.2025 um 00:08 Uhr

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