Fahrzeugsicherheit und automatisiertes Fahren: Methoden der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens
4 Angebote vergleichen

Lieferung aus: Deutschland, 2-3 Werktage.
Signalverarbeitung und maschinelles Lernen für das automatisierte FahrenDieses 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 SystemeDie einzelnen Schwerpunkte werden durch Übungsaufgaben mit Musterlösungen veranschaulicht. Für Übungsaufgaben, bei denen es erforderlich ist, werden Matlab-Skripte zur Verfügung gestellt. von Botsch, Michael und Utschick, Wolfgang, Neu.

Lieferung aus: Deutschland, Versandkostenfrei.
Fahrzeugsicherheit und automatisiertes Fahren: Signalverarbeitung und maschinelles Lernen für Fahrzeugsicherheit und automatisiertes FahrenDieses 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 aus dem Bereich Automotive sowie Studenten und Doktoranden der Ingenieurwissenschaften.Folgende Themen werden behandelt:- Maschinelles Lernen (inklusive Deep Learning): Grundlagen und Anwendungen für das automatisierte Fahren, Convolutional Neural Networks, Random Forest, Autoencoder- Fahrzeugmodelle und Trajektorien: Fahrdynamikmodelle für die aktive Fahrzeugsicherheit und das automatisierte Fahren, Trajektorienplanung und Trajektorienfolgeregler, Kollisionsmodelle für die passive Fahrzeugsicherheit- Statistische Signalverarbeitung: Grundlagen der statistischen Filterung sowie Tracking von Objekten in der Fahrzeugumgebung, Kalman-Filter, Fusion von Sensordaten- 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 SystemeDie einzelnen Schwerpunkte werden durch Übungsaufgaben mit Musterlösungen sowie Matlab-Simulationen veranschaulicht. Buch.

Fahrzeugsicherheit und automatisiertes Fahren ab 39.9 EURO Methoden der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens.

Lieferung aus: Deutschland, Noch nicht erschienen. Versandkostenfrei.
Von Händler/Antiquariat, Amazon.de.
Die Beschreibung dieses Angebotes ist von geringer Qualität oder in einer Fremdsprache. Trotzdem anzeigen