Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Verbundprojekt: KIsSME - Künstliche Intelligenz zur selektiven echtzeitnahen Aufnahme von Szenarien- und Manöverdaten bei der Erprobung von hochautomatisierten Fahrzeugen : gemeinsamer Schlussbericht : Laufzeit des Vorhabens: 01.01.2021-31.12.2023


    Weitere Titelangaben:

    Verbundprojekt: KIsSME - Künstliche Intelligenz zur selektiven echtzeitnahen Aufnahme von Szenarien- und Manöverdaten bei der Erprobung von hochautomatisierten Fahrzeugen; Teilvorhaben: Analyse von realen Daten im Use-Case "Unbemanntes Nutzfahrzeug"; Teilvorhaben: Bewertungsverfahren; Teilvorhaben: KI-basierte Situationspotentialbestimmung zur Onboard Erkennung und Aufzeichnung von Szenarien städtischen Kreuzungsverkehrs; Teilvorhaben: Datenbereitstellung und Systemerprobung; Teilvorhaben: Entwicklung KI-basiertes Verfahren zur Erkennung relevanter Szenarien; Teilvorhaben: Datenlogging, -transformation und Szenariengenerierung; Teilvorhaben: Echtzeitfähige SW-Integrationsplattform für klassische und KI-basierte Algorithmen auf HPC On-Board-Systemen; Teilvorhaben: Kriterien- und KI-basierte Szenarienerkennung, Datenselektion und -aufzeichnung im Fahrzeug
    Joint project KIsSME - Artificial intelligence for the selective near-real-time recording of scenario and maneuver data in the testing of highly automated vehicles


    Beteiligte:
    Schyr, Christian (Autor:in) / AVL Deutschland (Herausgebendes Organ) / Ernst-Mach-Institut (Herausgebendes Organ) / FZI Forschungszentrum Informatik (Herausgebendes Organ) / Karlsruher Institut für Technologie (Herausgebendes Organ) / LiangDao GmbH (Herausgebendes Organ) / Mindmotiv GmbH (Herausgebendes Organ) / RA Consulting GmbH (Herausgebendes Organ) / Robert Bosch GmbH (Herausgebendes Organ)

    Ausgabe :

    Version 5.0


    Erscheinungsdatum :

    2024


    Format / Umfang :

    1 Online-Ressource (59 Seiten, 3,14 MB)


    Anmerkungen:

    Illustrationen
    Literaturverzeichnis: Seite 52-53
    Unterschiede zwischen dem gedruckten Dokument und der elektronischen Ressource können nicht ausgeschlossen werden
    Langzeitarchivierung durch Technische Informationsbibliothek (TIB) / Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek



    Medientyp :

    Report


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch , Englisch