Domain Gap Analyse von Radardaten aus dem Automobilbereich
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-50119-8 (ISBN)
- Noch nicht erschienen - erscheint am 10.12.2025
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Radarsensoren aus dem Automobilbereich sind gegenüber Wetter- und Lichteinflüssen deutlich robuster als LIDAR- und Kamerasensoren. Lukas Lang behandelt daher zum einen die Verwendung von Radardaten für Kollisionserkennungen und ihrer Wahrscheinlichkeiten zwischen Verkehrsteilnehmern durch KI- und ML-Ansätze. Zum anderen wird der Einfluss verschiedener Datensätze auf das Ergebnis mittels einer Domain Gap Analyse untersucht. Die Studie konzeptioniert und implementiert dazu beide Bereiche und diskutiert die Ergebnisse.
Lukas Lang ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Fahrzeugtechnik der Universität Stuttgart als Mitglied des Fahrsimulatorteams und hat dort promoviert. Der Fokus seiner Tätigkeit liegt auf Umgebungs- und Sensorsimulationen und ihrer Validierung von simulierten zu realen Messdaten sowie deren Verwendung für KI- und ML-Anwendungen.
Einordnung der Thematik zur Domain Gap Analyse von Radardaten und ihren Herausforderungen.- Konzeption der Herangehensweise zur Domain Gap Analyse von Radardaten.- Konzeption und Implementierung zur Vorhersage der Kollisionswahrscheinlichkeit zwischen Verkehrsteilnehmer und dem Ego-Fahrzeug mittels Radardaten.
| Erscheinungsdatum | 19.11.2025 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart |
| Zusatzinfo | XXVI, 127 S. 33 Abb. |
| Verlagsort | Wiesbaden |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 148 x 210 mm |
| Themenwelt | Technik ► Fahrzeugbau / Schiffbau |
| Technik ► Maschinenbau | |
| Schlagworte | datengetriebene Domain Gap Analyse • Funktionsapproximations NN • Kollisionswahrscheinlichkeitsanalyse • mathematische Domain Gap Repräsentation • radarbasierte Autonome Fahrzeuge • radarbasierte Künstliche Intelligenz • radarbasiertes Machine-Learning • Radardaten-Grid-Maps |
| ISBN-10 | 3-658-50119-7 / 3658501197 |
| ISBN-13 | 978-3-658-50119-8 / 9783658501198 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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