Fahrerassistenzsystem zur automatisierten Fahrzeugpositionierung -- Analyse der elektrischen Fahrzeugkomponenten -- Mustererkennung zur Detektion von magnetischen Störungen -- Ergebnisse der Detektion von magnetischen Störungen.
Matthias Hisung stellt ein neuartiges Assistenzsystem zur automatisierten Fahrzeugpositionierung für das induktive Laden (APIC) vor. Darüber hinaus wird eine neue Methode zur Detektion von magnetischen Störungen (MDMS) durch elektrische Fahrzeugkomponenten auf Basis einer Mustererkennung eingeführt. Das Assistenzsystem lässt sich hierbei auf unterschiedliche Fahrzeugtypen anwenden und übernimmt für die fahrende Person die Aufgabe der Positionierung, um eine Komfortsteigerung zu erzielen. Durch die neuartige Methode wird eine deutliche Verbesserung der Positionsermittlung und damit einhergehend eine Erhöhung des Positionierungsradius für das induktive Laden ermöglicht. Der Inhalt Fahrerassistenzsystem zur automatisierten Fahrzeugpositionierung Analyse der elektrischen Fahrzeugkomponenten Mustererkennung zur Detektion von magnetischen Störungen Ergebnisse der Detektion von magnetischen Störungen Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Fahrzeugtechnik, Elektrotechnik und Informatik In der Industrie tätige Ingenieure und Informatiker Der Autor Matthias Hisung ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Kraftfahrzeugmechatronik, wo er auch promovierte. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen das induktive Laden und das automatisierte Fahren.
Detektion von magnetischen Störungen der elektrischen Fahrzeugkomponenten auf Basis einer Mustererkennung am Beispiel eines automatisierten Fahrzeugpositionierungssystems
1st ed. 2022.
2022
1 Online-Ressource(XXVI, 126 S. 50 Abb., 14 Abb. in Farbe.)
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Hochschulschrift
Elektronische Ressource
Deutsch
DDC: | 629.2 |
Mustererkennung zur Detektion von magnetischen Störungen
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|Ergebnisse der Detektion von magnetischen Störungen
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|Analyse der elektrischen Fahrzeugkomponenten
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