Automated Driving
Umfang und Credits
2 Vorlesungsstunden, 1 Übungsstunde (wöchentlich)
5 Credits
Turnus: jährlich im Wintersemester
Termin und Ort – Wintersemester 2024/25
Dienstags: 12:15 – 13:45
Freitags: 12:15 – 13:45 (zweiwöchentlich)
Vorlesung: --
Übung: --
Vorlesungsbeginn: --
Die Vorlesung kann unabhängig von der Vorlesung Automotive Systems gehört werden!
Alle weiteren Terminplanungen, Informationen und Vorlesungsmaterialen werden im zugehörigen Moodle Kurs bereitgestellt.
Anmeldung erfogt über LSF
Lehrinhalte
- Schätzung fahrdynamischer Größen (Schwimmwinkel und Fahrbahnreibwert)
- Umfelderfassende Sensoren und Sensordatenfusion (Radar, Lidar, Kamera)
- Fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (Abstandsregeltempomat, Spurhalteassistent, Notbrems- und Notlenkassistent)
- Teil-/Hoch-/Vollautomatisiertes Fahren (Situationsanalyse, Trajektorienplanung)
- Driver Monitoring und Übergabemodelle)
- 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)