Fahrerassistenzsysteme und automatisiertes Fahren

VDI Wissensforum GmbH

doi:10.51202/9783181023945

Zusammenfassung

Inhalt

Pitch der Innovationen – Impulsvorträge im Plenummit anschließender Poster-Session

Manipulation von Sensordaten aus Testfahrten zur Analyse und Bewertung implementierter Rückfalllösungen . . . . . . . . . . . . . .1

Sensortechnologien und Perzeption

Radar Target Simulator – Key Technology for AV Development . . . . . . . . . . . 13

Künstliche Intelligenz (KI), Verhaltensplanung und Kooperation

Realisierung einer querführenden Fahrerassistenzfunktion mithilfe von adaptiver Regelung und neuronalen Netzen . . .. . . . . . .27

Augmentation von Kameradaten mit Generative Adversarial Networks (GANs) zur Absicherung automatisierter Fahrfunktionen . . . . . . . . . . . 41

Kalibrierung von Neuronalen Netzen für Detektionsmodelle . .. . . . . . . 49

Projekt COPE – Collective Perception zur Vermeidung von Kollisionen und gefährlichen Situationen mittels V2X . . . . . . . .63

Architekturen für voll- und teilautomatisiertes Fahren

UNICARagil – Disruptive Modular Architectures for Agile Automated Vehicle Concepts . . . . . . 75

Ein industrieübergreifender Überblick von fehlertoleranten Ansätze...

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Bibliographische Angaben

Copyrightjahr: 2022
ISBN-Print: 978-3-18-092394-9
ISBN-Online: 978-3-18-102394-5
Verlag: VDI Verlag, Düsseldorf
Reihe: VDI-Berichte
Band: 2394
Sprache: Deutsch
Seiten: IX
Produkttyp: Sammelband

Inhaltsverzeichnis

KapitelSeiten

Titelei/Inhaltsverzeichnis Teilzugriff Seiten I - VIII Download Kapitel (PDF)
1. Manipulation von Sensordaten aus Testfahrten zur Analyse und Bewertung implementierter Rückfalllösungen Kein Zugriff D. Michalik, P. Kohl, A. Kummert
1. Radar Target Simulator – Key Technology for AV Development Kein Zugriff P. Kannan, C. Miquet
1. Realisierung einer querführenden Fahrerassistenzfunktion mithilfe von adaptiver Regelung und neuronalen Netzen Kein Zugriff Seiten 27 - 40 L. Witt, D. Münning, H. Oschlies, S. Schmidt
2. Augmentation von Kameradaten mit Generative Adversarial Networks (GANs) zur Absicherung automatisierter Fahrfunktionen Kein Zugriff Seiten 41 - 48 P. Rigoll, P. Petersen, L. Ries, J. Langner, E. Sax
3. Kalibrierung von Neuronalen Netzen für Detektionsmodelle Kein Zugriff Seiten 49 - 62 F. Küppers, J. Kronenberger, A. Haselhoff, J. Schneider
4. Projekt COPE – Collective Perception zur Vermeidung von Kollisionen und gefährlichen Situationen mittels V2X Kein Zugriff Seiten 63 - 74 A. Kuhn, M. Lauterbacher, E. Thonhofer, K. Glader, P. Luley, T. Novak, W. Aigner, W. Schildorfer
1. UNICARagil – Disruptive Modular Architectures for Agile Automated Vehicle Concepts Kein Zugriff Seiten 75 - 88 T. Woopen, R. van Kempen, B. Lampe, L. Eckstein
2. Ein industrieübergreifender Überblick von fehlertoleranten Ansätzen in autonomen Systemen Kein Zugriff Seiten 89 - 108 T. F. Horeis, F. Plinke, T. Kain, H. Tompits, R. C. Rinaldo, J. Heinrich
3. Abbildung rechtlicher Anforderungen auf die Architektur komplexer Fahrerassistenzsysteme und autonomer Fahrzeuge Kein Zugriff Seiten 109 - 120 G. Becker, A. Camarinopoulos, A. Papasileka, E. Karamanoli, M. Rill, D. Vonderau, B. Liu, V. Pazmino Betancourt, J. Becker
1. Real World Scenarios for the Safety Validation and Development of Highly Automated Driving Functions Kein Zugriff Seiten 121 - 130 T. Moers, C. Klas, A. Zlocki, L. Vater
2. Entwicklung, Erprobung und Regelbetrieb automatisierter Fahrzeuge aus datenschutzrechtlicher Perspektive Kein Zugriff Seiten 131 - 142 H. Steege
1. Do you want me to shift lanes? – Investigating automated driving strategies in urban areas Kein Zugriff Seiten 143 - 158 P. Roßner, K. Felbel, A. Dettmann, A. C. Bullinger
2. Nachweis der Betriebsbewährung automatisierter und autonomer Fahrzeuge Kein Zugriff Seiten 159 - IX U. Steininger, J. Mazzega, S. Witkowski, T. Form, K. Lemmer