Umfang und Credits

2 Vorlesungsstunden, 1 Übungsstunde (wöchentlich)
5 Credits
Turnus: jährlich im Wintersemester

Termin und Ort – Wintersemester 2025/26

Dienstags:        12:15 – 13:45
Freitags:            12:15 – 13:45     (zweiwöchentlich)

Vorlesung:      gemäß Angabe im Moodle
Übung:             gemäß Angabe im Moodle

Vorlesungsbeginn: gemäß Angabe im Moodle

Die Vorlesung kann unabhängig von der Vorlesung Automotive Systems  gehört werden!

Alle weiteren Terminplanungen, Informationen und Vorlesungsmaterialen werden im zugehörigen Moodle Kurs bereitgestellt.

Anmeldung erfolgt über LSF.

Danach folgt eine automatiscche Einschreibung in den zugehörigen Moodle-Kurs nach einigen Stunden.

Lehrinhalte

1. Schätzung fahrdynamischer Größen (Schwimmwinkel und Fahrbahnreibwert)
2. Umfelderfassende Sensoren und Sensordatenfusion (Radar, Lidar, Kamera)
3. Fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (Abstandsregeltempomat, Spurhalteassistent, Notbrems- und Notlenkassistent)
4. Teil-/Hoch-/Vollautomatisiertes Fahren (Situationsanalyse, Trajektorienplanung)
5. Driver Monitoring und Übergabemodelle)
6. Lichtfunktionen im Kontext des automatisierten Fahrens

Literatur

• Winner, H., S. Hakuli, G. Wolf (Hg.): Handbuch der Fahrerassistenzsysteme (Vieweg+Teubner)
• Braess, H.-H., U. Seiffert (Hg.): Handbuch Kraftfahrzeugtechnik (Vieweg)
• Ludloff, A. (Hg.): Praxiswissen Radar und Radarsignalverarbeitung (Vieweg+Teubner)
• Forsyth, D., J. Ponce (Hg): Computer vision: a modern approach (Prentice Hall)
• Goodfellow, I., Y. Bengio, A. Courville (Hg.) : Deep learning (MIT press)
• Wördenweber, B.: Automotive Lighting and Human Vision (Springer)