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Fahrzeugsicherheit und automatisiertes Fahren
Methoden der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens
Taschenbuch von Michael Botsch (u. a.)
Sprache: Deutsch

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Beschreibung
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.
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.
Über den Autor
Prof. Dr.-Ing. Michael Botsch ist Professor für Fahrzeugsicherheit und Signalverarbeitung an der Technischen Hochschule Ingolstadt. Zuvor war er als Entwicklungsingenieur im Bereich der integralen Fahrzeugsicherheit bei der AUDI AG tätig. Er vertritt in Forschung und Lehre Methoden der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens in Automotive-Anwendungen.
Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Utschick vertritt das Fachgebiet "Methoden der Signalverarbeitung" an der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universität München. Seine Schwerpunkte in Lehre und Forschung liegen auf dem Gebiet der statistischen Signalverarbeitung, der mathematischen Optimierung und des maschinellen Lernens für drahtlose Sensor- und Kommunikationssysteme. In seinen jüngeren Forschungsarbeiten beschäftigt er sich zudem mit Fragestellungen der Fahrzeugsicherheit und dem automatisierten Fahren.
Details
Erscheinungsjahr: 2020
Fachbereich: Nachrichtentechnik
Genre: Technik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Seiten: 448
Inhalt: 448 S.
ISBN-13: 9783446453265
ISBN-10: 3446453261
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 554/45326
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Botsch, Michael
Utschick, Wolfgang
Hersteller: Hanser, Carl
Hanser Fachbuchverlag
Abbildungen: Komplett in Farbe
Maße: 236 x 171 x 27 mm
Von/Mit: Michael Botsch (u. a.)
Erscheinungsdatum: 08.06.2020
Gewicht: 1,026 kg
preigu-id: 116443655
Über den Autor
Prof. Dr.-Ing. Michael Botsch ist Professor für Fahrzeugsicherheit und Signalverarbeitung an der Technischen Hochschule Ingolstadt. Zuvor war er als Entwicklungsingenieur im Bereich der integralen Fahrzeugsicherheit bei der AUDI AG tätig. Er vertritt in Forschung und Lehre Methoden der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens in Automotive-Anwendungen.
Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Utschick vertritt das Fachgebiet "Methoden der Signalverarbeitung" an der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universität München. Seine Schwerpunkte in Lehre und Forschung liegen auf dem Gebiet der statistischen Signalverarbeitung, der mathematischen Optimierung und des maschinellen Lernens für drahtlose Sensor- und Kommunikationssysteme. In seinen jüngeren Forschungsarbeiten beschäftigt er sich zudem mit Fragestellungen der Fahrzeugsicherheit und dem automatisierten Fahren.
Details
Erscheinungsjahr: 2020
Fachbereich: Nachrichtentechnik
Genre: Technik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Seiten: 448
Inhalt: 448 S.
ISBN-13: 9783446453265
ISBN-10: 3446453261
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 554/45326
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Botsch, Michael
Utschick, Wolfgang
Hersteller: Hanser, Carl
Hanser Fachbuchverlag
Abbildungen: Komplett in Farbe
Maße: 236 x 171 x 27 mm
Von/Mit: Michael Botsch (u. a.)
Erscheinungsdatum: 08.06.2020
Gewicht: 1,026 kg
preigu-id: 116443655
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