• Prof. Dr. Seyed Eghbal Ghobadi

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Keine

CS2364 Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

In dieser Lehrveranstaltung werden ein allgemeiner Überblick über aktuelle Fahrerassistenzsysteme sowie über das hochautomatisierte Fahren und die dafür notwendigen Komponenten, Technologien und Algorithmen vermittelt.

• Begriff der Fahrerassistenzsysteme
• Fahrverhalten, Fahrsicherheit, aktive und passive Systeme
• Sensorik zur Umgebungserfassung:
  • Ultraschall
  • Radar
  • Lidar
  • Videokamera
  • Stereo
• Beispiele für Fahrerassistenzsysteme (ESP, ACC, LCC, LKA, etc.)
• Sensorfusion
• Fahrdynamikregelung
• Simulationslösung
• Maschinelles Lernen für hoch automatisiertes Fahren

Fachkompetenzen

• Die Studierenden können aus den theoretischen Grundlagen geeignete Algorithmen für Fahrassistenzsysteme auswählen und entwickeln.

Methodenkompetenzen (fachlich & überfachlich)

• Die Studierenden können die in der Vorlesung erlernten Methoden für verschiedene Anwendungen der Fahrassistenzsysteme analysieren, auswählen und umsetzen.
• Sie können die ausgewählten Algorithmen in Simulationsumgebung realisieren.
• Sie können, die notwendigen Sensoren so optimieren, dass sie sich für bestimmte Funktionen des hochautomatisierten Fahrens eignen.

Sozialkompetenzen

• Die Studierenden können im Team die Anforderungen an ein Fahrerassistenzsystem analysieren und gemeinsam die geeignete Sensorik, Architektur und Algorithmen auswählen.
• Sie können die Systeme kooperativ und effektiv in Gruppen implementieren.
• Sie können das erworbene Wissen in der Vorlesung und speziell in ihrem Team präsentieren.

Selbstkompetenzen

• Die Studierenden können selbstständig recherchieren, um sich das Wissen aus dem Stand der Technik anzueignen.

• 6 CrP
• Arbeitsaufwand 180 Std.
• Präsenzzeit 60 Std.
• Selbststudium 120 Std.

• 4 SWS
• Seminaristischer Unterricht 4 SWS

• Informatik (B.Sc. 2010)
• Ingenieur-Informatik (B.Sc. 2010)

Nein

Bonuspunkte werden gemäß § 9 (4) der Allgemeinen Bestimmungen vergeben. Art und Weise der Zusatzleistungen wird den Studierenden zu Veranstaltungsbeginn rechtzeitig und in geeigneter Art und Weise mitgeteilt.

Prüfungsvorleistung: Keine

Prüfungsleistung: Projektarbeit oder Klausur (Art des Leistungsnachweises wird den Studierenden rechtzeitig und in geeigneter Weise bekannt gegeben.)

• Vorlesungsfolien
• Winner, H.; Hakuli, S.; Lotz, F.; Singer, C.: Handbuch Fahrerassistenzsysteme. Vieweg-Verlag.
• Reif, K. (Hrsg.): Fahrstabilisierungssysteme und Fahrerassistenzsysteme. Vieweg + Teubner Verlag.
• Maurer, M.; Stiller, C.: Fahrerassistenzsystem mit maschineller Wahrnehmung. Springer.