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Originaltitel:
Failure Prediction for Autonomous Systems
Übersetzter Titel:
Prädiktion des Versagens autonomer Systeme
Autor:
Kuhn, Christopher B.
Jahr:
2022
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Betreuer:
Steinbach, Eckehard (Prof. Dr.)
Gutachter:
Steinbach, Eckehard (Prof. Dr.); Dubey, Abhishek (Prof.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik
TU-Systematik:
DAT 760
Kurzfassung:
Failures in autonomous systems are inevitable. In applications such as autonomous driving, such failures can have critical consequences. Failure prediction is a potential solution. In this dissertation, the concept of failures in autonomous systems and how to predict them is thoroughly investigated. A failure prediction framework for both system-level and component-level failures is developed. Finally, several applications of failure prediction for correcting or avoiding failures are proposed.
Übersetzte Kurzfassung:
Versagen autonomer Systeme ist unvermeidbar. In Anwendungen wie autonomem Fahren kann dies kritische Konsequenzen haben. Versagens-Prädiktion ist eine mögliche Lösung. In dieser Dissertation wird das Versagen autonomer Systeme sowie die Vorhersage davon umfassend untersucht. Ein Framework zur Vorhersage von Versagen sowohl auf Systemebene als auch auf Komponentenebene wird entwickelt. Zusätzlich werden mehrere Anwendungen vorgeschlagen, mit denen Versagen korrigiert oder vermieden werden kann.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1651981
Eingereicht am:
31.03.2022
Mündliche Prüfung:
14.12.2022
Dateigröße:
15705626 bytes
Seiten:
155
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221214-1651981-1-5
Letzte Änderung:
15.03.2023
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