Fahrassistenzsysteme at Hochschule Furtwangen | Flashcards & Summaries

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Lernmaterialien für Fahrassistenzsysteme an der Hochschule Furtwangen

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TESTE DEIN WISSEN

Automatisierungsgrade: Fahrer-Überwachung

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TESTE DEIN WISSEN

Hands- On, Camera

L1&L2: Hands On

L3&L4: Camera

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TESTE DEIN WISSEN

Operational Design Domain: Inhalt, Funktion

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TESTE DEIN WISSEN

Hersteller legt Bedingung fest wann der Autopilot aktiviert wird

Straße, Wetter Verkehr --> Bedingungen

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TESTE DEIN WISSEN

Level 2,5/2+: Beschreibung, Unterschiede zu L2 & 3

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TESTE DEIN WISSEN

Man hat kein L3 --> d.h. Verantwortung liegt immer beim Fahrer. Kein ODD & Keine Hands-On Überwachung

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TESTE DEIN WISSEN

Technologien & Intelligenz: Schlüsselfunktionen

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TESTE DEIN WISSEN

Navigieren, Lokalisieren, Manövrieren, Kollision Vermeidung, Kooperatives Fahren

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Benötigte Technologien

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TESTE DEIN WISSEN

Redundante Sensoren, genaue Karten, Sat Navi, KI, Kommunikation, Road Signature

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TESTE DEIN WISSEN

Cloud- & Crowdsourcing, Floating Car Data

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TESTE DEIN WISSEN

Datenvergleich der Sensordaten mit Cloud-Daten

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TESTE DEIN WISSEN

Wozu C2C2X?

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TESTE DEIN WISSEN

Verkehrsampeln, Backend, Gefahrenwarnung

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TESTE DEIN WISSEN

Road-Signature & SLAM: Definition & Funktionen

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TESTE DEIN WISSEN

Erkennung Straßenmarkierung/Bordsteine durch Sensoren

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TESTE DEIN WISSEN

Kooperative Manöver: Schritte

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TESTE DEIN WISSEN

Wahrnehmung, Lokalisieren, Vorhersage, Planung, Maneuver abgleich und durchführung

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TESTE DEIN WISSEN

Unterschied Machine Learning, Deep Learning

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TESTE DEIN WISSEN

Machine Learning --> Klassifikator mit spezifischen Metadaten trainiert

Deep Learning --> Neuronale Netze mit Roh-Daten trainiert

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TESTE DEIN WISSEN

Unterschied Regelbasierte Algorithmen zu KI

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TESTE DEIN WISSEN

Regelbasierte Algorithmen --> mathematische & Physische Beziehungen/gesetze

Künstliche Intelligenz --> Entscheidungen nicht nachvollziehbar 

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TESTE DEIN WISSEN

Vorteile RaDAR, LiDAR, Kamera

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TESTE DEIN WISSEN

RaDAR: Robust, direkte Messung

LiDAR: Hohe Auflösung, Nachtperformance

Kamera: Mehrfarbig, Objektklassifizierung

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Beispielhafte Karteikarten für deinen Fahrassistenzsysteme Kurs an der Hochschule Furtwangen - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

Automatisierungsgrade: Fahrer-Überwachung

A:

Hands- On, Camera

L1&L2: Hands On

L3&L4: Camera

Q:

Operational Design Domain: Inhalt, Funktion

A:

Hersteller legt Bedingung fest wann der Autopilot aktiviert wird

Straße, Wetter Verkehr --> Bedingungen

Q:

Level 2,5/2+: Beschreibung, Unterschiede zu L2 & 3

A:

Man hat kein L3 --> d.h. Verantwortung liegt immer beim Fahrer. Kein ODD & Keine Hands-On Überwachung

Q:

Technologien & Intelligenz: Schlüsselfunktionen

A:

Navigieren, Lokalisieren, Manövrieren, Kollision Vermeidung, Kooperatives Fahren

Q:

Benötigte Technologien

A:

Redundante Sensoren, genaue Karten, Sat Navi, KI, Kommunikation, Road Signature

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Q:

Cloud- & Crowdsourcing, Floating Car Data

A:

Datenvergleich der Sensordaten mit Cloud-Daten

Q:

Wozu C2C2X?

A:

Verkehrsampeln, Backend, Gefahrenwarnung

Q:

Road-Signature & SLAM: Definition & Funktionen

A:

Erkennung Straßenmarkierung/Bordsteine durch Sensoren

Q:

Kooperative Manöver: Schritte

A:

Wahrnehmung, Lokalisieren, Vorhersage, Planung, Maneuver abgleich und durchführung

Q:

Unterschied Machine Learning, Deep Learning

A:

Machine Learning --> Klassifikator mit spezifischen Metadaten trainiert

Deep Learning --> Neuronale Netze mit Roh-Daten trainiert

Q:

Unterschied Regelbasierte Algorithmen zu KI

A:

Regelbasierte Algorithmen --> mathematische & Physische Beziehungen/gesetze

Künstliche Intelligenz --> Entscheidungen nicht nachvollziehbar 

Q:

Vorteile RaDAR, LiDAR, Kamera

A:

RaDAR: Robust, direkte Messung

LiDAR: Hohe Auflösung, Nachtperformance

Kamera: Mehrfarbig, Objektklassifizierung

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