Fahrzeugsicherheit und automatisiertes Fahren

Methoden der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens

Von Botsch, Michael / Utschick, Wolfgang

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ISBN-13 978-3-446-45326-5
Erscheinungsjahr 2020
Verlag Hanser Verlag
Ausgabe 1. Auflage 2020
Umfang / Format 448 Seiten, komplett in Farbe, Kartoniert
Medium Buch
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 aus dem Bereich Automotive sowie Studenten und Doktoranden der Ingenieurwissenschaften.

Folgende Themen werden behandelt:

Maschinelles Lernen (inklusive Deep Learning): Grundlagen und Anwendungen für das automatisierte Fahren, Convolutional Neural Networks, Random Forest, Autoencoder
Fahrzeugmodelle und Trajektorien: Fahrdynamikmodelle für die aktive Fahrzeugsicherheit und das automatisierte Fahren, Trajektorienplanung und Trajektorienfolgeregler, Kollisionsmodelle für die passive Fahrzeugsicherheit
Statistische Signalverarbeitung: Grundlagen der statistischen Filterung sowie Tracking von Objekten in der Fahrzeugumgebung, Kalman-Filter, Fusion von Sensordaten
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 sowie Matlab-Skripte veranschaulicht.
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ISBN-13 978-3-446-45326-5
Erscheinungsjahr 2020
Verlag Hanser Verlag
Ausgabe 1. Auflage 2020
Umfang / Format 448 Seiten, komplett in Farbe, Kartoniert
Medium Buch