Fahrzeugsicherheit und automatisiertes Fahren:

Methoden der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens

 

Autoren: Michael Botsch und Wolfgang Utschick

 

 

 

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: Grundlagen und Anwendungen für das automatisierte Fahren, Deep Learning, 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.

 

Download der Matlab-Skripte

Das Kennwort ist im Buch enthalten (zu Beginn der Musterlösungen in jedem Kapitel)

 

Leseprobe

 

Link zum Buch beim Carl Hanser Verlag

 

 

 

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