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Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik

Automated Driving

Umfang und Credits

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

Termin und Ort – Wintersemester 2023/24

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

Vorlesung:      --
Übung:             --

Vorlesungsbeginn: --

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

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

Anmeldung erfogt über LSF

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)

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