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ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift
Erschienen in: ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift 5/2017

01.05.2017 | Forschung

Künstliche Intelligenz zur Entwicklung einer Unfallschwereprognosefunktion

verfasst von: Dr.-Ing. Andreas Meier, Prof. Dr.-Ing. Mark Gonter, Prof. Dr. habil. Rudolf Kruse

Erschienen in: ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift | Ausgabe 5/2017

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Auszug

Die weitere Verbesserung der Sicherheit ist eine der komplexesten Tätigkeiten der Fahrzeugentwicklung. Insbesondere unfalladaptive, integrale Sicherheitssysteme bergen durch ihre an die Unfallschwere angepasste Auslösung ein hohes Potenzial. Jedoch ist die genaue Vorhersage der Unfallschwere vor allem ein großes algorithmisches Problem. Dieses wurde in der Volkswagen-Konzernforschung im Rahmen einer Dissertation erstmalig mit Methoden der künstlichen Intelligenz gelöst. Die dabei entstandenen Lösungen und Analysen wurden mit dem Hermann-Appel-Preis 2016 der IAV ausgezeichnet. …
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Literatur
[1]
Meier, A.: Verfahren zur vorkollisionären Prognose der zu erwartenden Unfallschwere von Fahrzeugfrontalkollisionen. Magdeburg, Otto-von-Guericke-Universität, Dissertation, 2015
[2]
Kruse, R.; Borgelt, C.; Braune, C.; Mostaghim, S.; Steinbrecher, M.: Computational Intelligence. London: Springer-Verlag, 2016CrossRefMATH
[3]
Meier, A.; Gonter, M.; Kruse, R.: Approximationsverfahren für kollisionsbedingte Geschwindigkeitskurven. In: Proceedings of 23. Workshop Computational Intelligence (2013), Band 46, S. 1–20
[4]
Worm, T.; Chiu, K.: Prioritized grammar enumeration: symbolic regression by dynamic programming. In: Gecco 13 Proceedings of the 15th annual conference on Genetic and evolutionary computation, S. 1021–1028
[5]
Meier, A.; Gonter, M.; Kruse R.: Symbolic Regression for Precrash Accident Severity Prediction. In: Hybrid Artificial Intelligence Systems (2014), S. 133–144CrossRef
Metadaten
Titel
Künstliche Intelligenz zur Entwicklung einer Unfallschwereprognosefunktion
verfasst von
Dr.-Ing. Andreas Meier
Prof. Dr.-Ing. Mark Gonter
Prof. Dr. habil. Rudolf Kruse
Publikationsdatum
01.05.2017
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift / Ausgabe 5/2017
Print ISSN: 0001-2785
Elektronische ISSN: 2192-8800
DOI
https://doi.org/10.1007/s35148-017-0028-6

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