Geometrie und Topologie von Trajektorienoptimierung für vollautomatisches Fahren
Dissertationsschrift
Zur Erschließung allgemeiner Prinzipien für das Themenfeld der Bewegungsplanung für vollautomatisches Fahren wird eine intuitive Problemformulierung als Euler-Lagrange-Modell aufgestellt und zur globalen Optimierung in ein korrespondierendes...
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Produktinformationen zu „Geometrie und Topologie von Trajektorienoptimierung für vollautomatisches Fahren “
Zur Erschließung allgemeiner Prinzipien für das Themenfeld der Bewegungsplanung für vollautomatisches Fahren wird eine intuitive Problemformulierung als Euler-Lagrange-Modell aufgestellt und zur globalen Optimierung in ein korrespondierendes Hidden-Markov-Modell umgewandelt. Geometrische und topologische Betrachtungen führen zu einer probabilistischen Umgebungsmodellierung in Kombination mit dem C²-Modell und resultieren in universellen Schlussfolgerungen über die Struktur von Verkehrsgeschehen. In order to establish general principles in the topic of motion planning for fully-automated driving, an intuitive problem statement in the form of an Euler-Lagrange Model is derived and transformed into a corresponding Hidden Markov Model for global optimization. Geometric and topologic considerations lead to a probabilistic environment modelling in combination with the C² model and result in general conclusions about the structure of traffic situations.
Klappentext zu „Geometrie und Topologie von Trajektorienoptimierung für vollautomatisches Fahren “
Zur Erschließung allgemeiner Prinzipien für das Themenfeld der Bewegungsplanung für vollautomatisches Fahren wird eine intuitive Problemformulierung als Euler-Lagrange-Modell aufgestellt und zur globalen Optimierung in ein korrespondierendes Hidden-Markov-Modell umgewandelt. Geometrische und topologische Betrachtungen führen zu einer probabilistischen Umgebungsmodellierung in Kombination mit dem C²-Modell und resultieren in universellen Schlussfolgerungen über die Struktur von Verkehrsgeschehen. In order to establish general principles in the topic of motion planning for fully-automated driving, an intuitive problem statement in the form of an Euler-Lagrange Model is derived and transformed into a corresponding Hidden Markov Model for global optimization. Geometric and topologic considerations lead to a probabilistic environment modelling in combination with the C² model and result in general conclusions about the structure of traffic situations.
Bibliographische Angaben
- Autor: Miriam Ruf
- 2018, 292 Seiten, mit Abbildungen, Maße: 14,8 x 21 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: KIT Scientific Publishing
- ISBN-10: 373150832X
- ISBN-13: 9783731508328
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