Benutzer: Gast  Login
Originaltitel:
Model Validation and Uncertainty Aggregation for Safety Assessment of Automated Vehicles 
Übersetzter Titel:
Modellvalidierung und Unsicherheitsaggregation für die Sicherheitsbewertung von automatisierten Fahrzeugen 
Jahr:
2022 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
TUM School of Engineering and Design 
Betreuer:
Lienkamp, Markus (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Lienkamp, Markus (Prof. Dr.); Schick, Bernhard (Prof.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MAS Maschinenbau; VER Technik der Verkehrsmittel 
Stichworte:
Model validation, safety assessment, automated driving, uncertainty quantification, data science, statistics 
Übersetzte Stichworte:
Modellvalidierung, Sicherheitsbewertung, automatisiertes Fahren, Unsicherheitsquantifizierung, Data Science, Statistik 
TU-Systematik:
VER 020 
Kurzfassung:
This dissertation presents a methodology for validation of simulation models to ensure virtual safeguarding of automated vehicles. The methodology quantifies model uncertainties compared to real experiments and predicts them by a data-driven approach to the virtual safeguarding scenarios. This provides statistical guarantees for reliable decision making. The methodology is first introduced generically and then configured, implemented, and evaluated specifically for safeguarding. 
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Dissertation stellt eine Methodik zur Validierung von Simulationsmodellen vor, um eine virtuelle Absicherung automatisierter Fahrzeuge zu gewährleisten. Die Methodik quantifiziert Modellunsicherheiten im Vergleich zu realen Experimenten und prädiziert diese durch einen datengetriebenen Ansatz auf die virtuellen Testszenarien der Absicherung. Dies liefert statistische Garantien für eine zuverlässige Entscheidungsfindung. Die Methodik wird zuerst generisch eingeführt und dann spezifisch für...    »
 
Mündliche Prüfung:
21.04.2022 
Dateigröße:
2421311 bytes 
Seiten:
178 
Letzte Änderung:
08.06.2022