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ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift
Erschienen in:

01.05.2024 | Entwicklung

Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Validierung von ADAS/AD-Funktionen

verfasst von: Mark Peinhopf, Martin Hirzer

Erschienen in: ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift | Ausgabe 5/2024

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Auszug

Der Fachtext beschäftigt sich mit der Validierung von ADAS/AD-Funktionen mittels künstlicher Intelligenz. Ein zentrales Thema ist die szenariobasierte Entwicklung und Validierung von ADAS/AD-Systemen, bei der Szenarien als Grundlage für die Sicherheitsargumentation dienen. Ein spezieller Fokus liegt auf der automatischen Detektion von Szenarien in Fahrdaten, wobei sowohl maschinelle Lernverfahren als auch regelbasierte Ansätze zur Anwendung kommen. Die Kombination dieser Methoden ermöglicht eine effiziente und flexible Erkennung von Fahrmanövern, was besonders in der Homologation und Entwicklung von Fahrfunktionen von Bedeutung ist. Ein konkretes Beispiel aus der Praxis, der AVL-Auto-Tagger, zeigt, wie diese Ansätze in der Realität umgesetzt werden können, um die Entwicklung und Validierung von ADAS/AD-Systemen zu optimieren.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Metadaten
Titel
Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Validierung von ADAS/AD-Funktionen
verfasst von
Mark Peinhopf
Martin Hirzer
Publikationsdatum
01.05.2024
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift / Ausgabe 5/2024
Print ISSN: 0001-2785
Elektronische ISSN: 2192-8800
DOI
https://doi.org/10.1007/s35148-024-2065-2

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