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Lern-/Qualifikationsziele
1 Fachliche Kompetenzen
Die Studierenden
- können die zentralen Elemente eines autonomes Systems angeben sowie die Hauptaufgaben eines
jeden Elementes erläutern.
- können Beispiele für Algorithmen aus der Situationsinterpretation und der Pfadplanung nennen.
- können Methoden aus der Pfadplanung implementieren.
- können sich mit Bezug auf die behandelten Methoden qualifiziert zu deren Anwendung im autonomen Fahren äußern.
2 Methodische Kompetenzen
Die Studierenden
- sind in der Lage Algorithmen aus der Pfadplanung zu analysieren und zu bewerten.
- können verschiedene Architekturen des autonomen Fahrens vergleichen sowie Vor- und Nachteile identifizieren.
3 Fächerübergreifende Kompetenzen
Die Studierenden
- können Lösungen in hochkomplexen Systemen bewerten.
- können komplexe Abläufe mit Hilfe von Zustandsdiagrammen modellieren.
Lehrinhalt
- Einführung in die Grundlagen der kinematischen Bewegungsmodelle
- Überblick über Sensorik und der Umfelderfassung
- Algorithmen zur Situationsanalyse
- Ansätze aus der Pfad- und Manöverplanung
- Aktueller Stand und Herausforderungen des autonomen Fahrens
Literatur/Medien
- R. Siegwart, I.R. Nourbakhsh, 2004: Introduction to Autonomous Mobile Robots, MIT Press, ISBN
978-0-262-19502-7
- M. Treiber, A. Kesting, 2013: Traffic Flow Dynamics, Springer, ISBN 978-3-642-32460-4
- D. Watzening, M. Horn (Editors), 2017: Automated Driving - Safer and More Efficient Future
Driving, Springer, ISBN 978-3-319-31895-0
- H. Winner, S. Hakuli, F. Lotz, C. Singer (Hrsg.) 2015: Handbuch Fahrerassistenzsysteme, ATZ/MTZFachbuch,
Springer Vieweg, Berlin/Heidelberg ISBN 978-3-658-05733-6
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