Verfügbarkeit: Fahrzeugsicherheit und automatisiertes Fahren

Fahrzeugsicherheit und automatisiertes Fahren: Methoden der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen:	Botsch, Michael 1979- (VerfasserIn), Utschick, Wolfgang 1964- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	München Hanser [2020]
Schlagwörter:	Kraftfahrzeug Fahrdynamik Kraftfahrzeugelektronik Signalverarbeitung Verkehrssicherheit Filterschaltung Autonomes Fahrzeug Maschinelles Lernen Kalman-Filter Automatische Klassifikation Technische Sicherheit Kollisionsschutz
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adam_text	INHALT VORWORT .............................................................................................................. 5 N EINFUEHRUNG IN DAS AUTOMATISIERTE FAHREN UND DIE FAHRZEUGSICHERHEIT .......................................................................... 9 1.1 AUTOMATISIERTES FAHREN .......................................................................................... 9 1.2 INTEGRALE FAHRZEUGSICHERHEIT UND UNFALLSTATISTIKEN ............................................ 14 1.3 SCHLUESSEL ZUR WERTSCHOEPFUNG: ELEKTRONIKKOMPONENTEN UND SIGNALVERARBEITUNG ................................................................................................. 21 1.4 UEBUNGEN UND LOESUNGEN ZU KAPITEL 1 .................................................................... 24 GRUNDLAGEN DER SIGNALVERARBEITUNG ............................ 2.1 LINEARE ALGEBRA ...................................................................................................... 27 2.1.1 DEFINITIONEN UND NOTATION ......................................................................... 27 2.1.2 EINIGE RECHENREGELN DER LINEAREN ALGEBRA ................................................ 31 2.1.3 ABLEITEN NACH VEKTOREN UND MATRIZEN ....................................................... 33 2.1.4 EIGENWERT- UND SINGULAERWERTZERLEGUNG; NORMEN VON MATRIZEN .............. 35 2.2 OPTIMIERUNG MITTELS LAGRANGE-MULTIPLIKATOREN ................................................... 39 2.2.1 OPTIMIERUNGSAUFGABEN MIT GLEICHUNGSNEBENBEDINGUNGEN ................... 39 2.2.2 OPTIMIERUNGSAUFGABEN MIT UNGLEICHUNGSNEBENBEDINGUNGEN ............... 41 2.3 WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE ................................................................................... 43 2.3.1 WAHRSCHEINLICHKEITSRAEUME UND ZUFALLSVARIABLEN .................................... 43 2.3.2 BEDINGTE WAHRSCHEINLICHKEIT UND SATZ VON BAYES .................................... 47 2.3.3 BEGRIFFE AUS DER INFORMATIONSTHEORIE ........................................................ 48 2.3.4 GAUSSSCHE ZUFALLSVARIABLE .......................................................................... 49 2.3.5 TRANSFORMATION VON ZUFALLSVARIABLEN ........................................................ 51 2.3.6 ZUFALLSPROZESSE ........................................................................................... 53 2.4 LINEARE SYSTEME ..................................................................................................... 57 2.4.1 ZEITKONTINUIERLICHE LINEARE SYSTEME ......................................................... 57 2.4.2 ZEITDISKRETE LINEARE SYSTEME ...................................................................... 58 2.4.3 DISKRETISIERUNG ........................................................................................... 58 2.5 FILTERUNG VON SIGNALEN IM FREQUENZBEREICH ......................................................... 68 2.5.1 DARSTELLUNG VON LZI-SYSTEMEN IM FREQUENZBEREICH .............................. 68 INHALT 7 2.5.2 TIEFPASS-, BANDPASS- UND HOCHPASSFILTERUNG ........................................... 70 2.5.3 TIEFPASSFILTERUNG VON CRASH-BESCHLEUNIGUNGSSIGNALEN ............................ 72 2.6 UEBUNGEN UND LOESUNGEN ZU KAPITEL 2 ................................................................... 74 H FAHRZEUGMODELLE UND TRAJEKTORIEN ..................................................... 97 3.1 KOLLISIONSMODELLE FUER DIE PASSIVE FAHRZEUGSICHERHEIT ......................................... 97 3.1.1 MASSE-FEDER-DAEMPFER-MODELLE ................................................................. 99 3.1.2 MEHRKOERPERSIMULATION UND FINITE-ELEMENTE-BERECHNUNG ...................... 107 3.2 FAHRDYNAMIKMODELLE FUER AUTONOMES FAHREN UND DIE AKTIVE FAHRZEUGSICHERHEIT 108 3.2.1 RELATIVBEWEGUNG ........................................................................................ 108 3.2.2 BEWEGUNGSMODELLE FUER VERKEHRSTEILNEHMER ............................................ 119 3.2.3 WICHTIGE KRAEFTE FUER DIE FAHRZEUGBEWEGUNG ............................................. 128 3.2.4 EINSPURMODELLE UND LENKVERHALTEN .......................................................... 141 3.2.5 NICHTLINEARES ZWEISPURMODELL .................................................................. 164 3.3 TRAJEKTORIENPLANUNG UND TRAJEKTORIENFOLGEREGLER ............................................... 169 3.4 UEBUNGEN UND LOESUNGEN ZU KAPITEL 3 ................................................................... 180 Q STATISTISCHE FILTERUNG .............................................................................. 206 4.1 OPTIMALE STATISTISCHE FILTER ................................................................................... 206 4.2 KALMAN-FILTER ......................................................................................................... 212 4.2.1 HERLEITUNG DES KALMAN-FILTERS .................................................................. 213 4.2.2 TRACKING MITTELS KALMAN-FILTER .................................................................. 224 4.2.3 EXTENDED KALMAN-FILTER ............................................................................. 233 4.3 SENSORDATENFUSION ................................................................................................ 234 4.4 UEBUNGEN UND LOESUNGEN ZU KAPITEL 4 ................................................................... 240 B MASCHINELLES LERNEN ............................................................................... 252 5.1 EINFUEHRUNG IN DAS MASCHINELLE LERNEN ............................................................... 252 5.1.1 KLASSIFIKATION UND REGRESSION ................................................................... 253 5.1.2 FLUCH DER HOHEN DIMENSIONEN .................................................................. 256 5.1.3 NORMIERUNG DER MERKMALSVEKTOREN .......................................................... 257 5.1.4 PARAMETRISCHE UND PARAMETERFREIE METHODEN ......................................... 257 5.1.5 OPTIMALE KLASSIFIKATION UND REGRESSION ................................................... 258 5.1.6 MAXIMUM-LIKELIHOOD UND MAXIMUM-A-POSTERIORI-PARAMETERSCHAETZUNG 260 5.1.7 LINEARE REGRESSION UND KLASSIFIKATION ..................................................... 262 5.1.8 KLASSIFIKATION MITTELS SOFTMAX-FUNKTION ................................................... 271 5.1.9 KERNEL-WDF-SCHAETZER, FC-NN-KLASSIFIKATION UND KERNEL-REGRESSION ...... 273 5.1.10 GENERALISIERUNG UND BIAS-VARIANCE-ZERLEGUNG ........................................ 278 5.1.11 MODELLAUSWAHL UND BEWERTUNG VON MASCHINELLEN LERNALGORITHMEN ...... 283 8 INHALT 5.1.12 STOCHASTISCHES GRADIENTENABSTIEGSVERFAHREN ........................................... 289 5.1.13 UEBERSICHT ZUR VORGEHENSWEISE BEIM SUPERVISED LEARNING ...................... 292 5.2 KUENSTLICHE NEURONALE NETZE UND DEEP LEARNING ................................................ 293 5.2.1 DEEP MULTILAYER PERCEPTRONS ..................................................................... 295 5.2.2 AUTOMATISCHE DIFFERENTIATION IM RUECKWAERTSMODUS (BACKPROPAGATION) . 299 5.2.3 RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS ..................................................... 303 5.2.4 DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS ....................................................... 305 5.3 SUPPORT VECTOR MACHINES ....................................................................................... 317 5.3.1 SUPPORT VECTOR MACHINES FUER KLASSIFIKATION UND KERNEL-TRICK ................. 317 5.3.2 SUPPORT VECTOR MACHINES FUER REGRESSION .................................................. 323 5.4 ENTSCHEIDUNGS- UND REGRESSIONSBAEUME .............................................................. 327 5.4.1 ENTSCHEIDUNGSBAEUME ................................................................................ 327 5.4.2 REGRESSIONSBAEUME ...................................................................................... 331 5.5 RANDOM FOREST ........................................................................................................ 333 5.5.1 OUT-OF-BAG ERROR ........................................................................................ 337 5.5.2 MERKMALSSELEKTION MITTELS RANDOM FOREST ............................................... 337 5.5.3 PROXIMITY ..................................................................................................... 339 5.6 UNSUPERVISED LEARNING .......................................................................................... 342 5.6.1 CLUSTERANALYSE ............................................................................................. 342 5.6.2 RANDOM FOREST FUER UNSUPERVISED LEARNING .............................................. 354 5.6.3 AUTOENCODER ............................................................................................... 356 5.6.4 VARIATIONAL AUTOENCODER UND GENERATIVE ADVERSERIAL NETWORKS .............. 363 5.7 ANWENDUNGEN FUER DAS SICHERE AUTOMATISIERTE FAHREN ......................................... 370 5.7.1 KRITIKALITAETSSCHAETZUNG IM STRASSENVERKEHR ................................................ 374 5.7.2 PRAEDIKTION DER CRASHSCHWERE ..................................................................... 378 5.7.3 TRAJEKTORIENPLANUNG ZUR KOLLISIONSVERMEIDUNG ....................................... 380 5.7.4 AUSLOESUNG VON RUECKHALTESYSTEMEN ........................................................... 382 5.7.5 CLUSTERUNG VON VERKEHRSSZENARIEN ........................................................... 385 5.7.6 GENERIERUNG VON SZENARIEN MITTELS VARIATIONAL AUTOENCODERN ............... 386 5.7.7 STILLSTANDSERKENNUNG ................................................................................. 389 5.8 UEBUNGEN UND LOESUNGEN ZU KAPITEL 5 .................................................................... 389 NOTATION .............................................................................................................. 424 LITERATUR .............................................................................................................. 432 INDEX .................................................................................................................... 440
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