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Erschienen in:
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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

39. KI-basiertes Virtuelles Testen von Sicherheitskritischen Fahrfunktionen in Kombination mit Realtests

verfasst von : Marius Kütemeyer, Janis Lapins, Alexander Thieß, Kun Gao, Thomas Riemer, Samuel Hekeler, Hans-Christian Reuss

Erschienen in: Transforming Mobility – What Next?

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Welche Konstellationen von äußeren Einflussfaktoren wie Helligkeit, Gegenlicht, Reflexionen, Unschärfe etc. resultieren in sicherheitskritischen Situationen für das autonome Fahrzeug, Insassen und andere Verkehrsteilnehmer? Stellt dies wirklich das sicherheitsrelevanteste Szenario dar? Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bzw. Restunsicherheit, dass doch ein relevantes Szenario nicht betrachtet wurde? Um diese Fragen zu beantworten sind derzeit deterministische Vorgehensweisen in Anwendung, mit abdeckenden Parameterkombinationen.

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Literatur
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Karen Simonyan, A. Z. (2015). Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.
Köllner, C. (2019). Wie künstliche Intelligenz Autos fit für die Zukunft macht. In: Springer Professional.
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Neven, D., Brabandere, B. D., Georgoulis, S., Proesmans, M., & Gool, L. V. (2018). Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach.
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Zou, Q., Jiang, H., Dai, Q., Yue, Y., Chen, L., & Wang, Q. (2020). Robust lane detection from continuous driving scenes using deep neural networks.
Metadaten
Titel
KI-basiertes Virtuelles Testen von Sicherheitskritischen Fahrfunktionen in Kombination mit Realtests
verfasst von
Marius Kütemeyer
Janis Lapins
Alexander Thieß
Kun Gao
Thomas Riemer
Samuel Hekeler
Hans-Christian Reuss
Copyright-Jahr
2022
Buch
Transforming Mobility – What Next?

Print ISBN: 978-3-658-36429-8

Electronic ISBN: 978-3-658-36430-4

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-36430-4_39

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