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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.
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.
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.
Details
Erscheinungsjahr: | 2020 |
---|---|
Fachbereich: | Nachrichtentechnik |
Genre: | Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik |
Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
Medium: | Taschenbuch |
Inhalt: | 448 S. |
ISBN-13: | 9783446453265 |
ISBN-10: | 3446453261 |
Sprache: | Deutsch |
Herstellernummer: | 554/45326 |
Einband: | Kartoniert / Broschiert |
Autor: |
Botsch, Michael
Utschick, Wolfgang |
Hersteller: |
Hanser Fachbuchverlag
Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG |
Verantwortliche Person für die EU: | Carl Hanser Verlag GmbH & Co.KG, Kolbergerstr. 22, D-81679 München, info@hanser.de |
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 |
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.
Details
Erscheinungsjahr: | 2020 |
---|---|
Fachbereich: | Nachrichtentechnik |
Genre: | Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik |
Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
Medium: | Taschenbuch |
Inhalt: | 448 S. |
ISBN-13: | 9783446453265 |
ISBN-10: | 3446453261 |
Sprache: | Deutsch |
Herstellernummer: | 554/45326 |
Einband: | Kartoniert / Broschiert |
Autor: |
Botsch, Michael
Utschick, Wolfgang |
Hersteller: |
Hanser Fachbuchverlag
Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG |
Verantwortliche Person für die EU: | Carl Hanser Verlag GmbH & Co.KG, Kolbergerstr. 22, D-81679 München, info@hanser.de |
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 |
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