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Originaltitel:
Enabling Data-Driven Functions in Automotive E/E Architectures
Übersetzter Titel:
Befähigung datengetriebener Funktionen in E/E-Architekturen im Fahrzeug
Autor:
Segler, Christoph
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Knoll, Alois (Prof. Dr. habil.)
Gutachter:
Knoll, Alois (Prof. Dr. habil.); Lienkamp, Markus (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; VER Technik der Verkehrsmittel
Stichworte:
Data-Driven, Machine Learning, Automotive, E/E Architecture
Übersetzte Stichworte:
Datengetrieben, Maschinelles Lernen, Fahrzeugtechnik, E/E Architektur
TU-Systematik:
DAT 260d; DAT 815d
Kurzfassung:
Current vehicles generate a considerably rich amount of data which enables the development of new functions, especially data-driven functions. This work presents an approach to automatically select a signal subset out of all available vehicle signals, which should be used as input for a data-driven function. The proposed approach can either be deployed directly onboard the vehicle or in the back end.
Übersetzte Kurzfassung:
Heutige Fahrzeuge erzeugen eine beträchtliche Menge an Daten, welche die Entwicklung neuer Fahrzeugfunktionen, insbesondere datengetriebene Funktionen, ermöglicht. In dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt, der automatisch aus allen Fahrzeugsignalen die relevanten auswählt, die als Eingangswert für eine datengetriebene Funktion genutzt werden sollten. Dieser Ansatz kann entweder direkt im Fahrzeug oder auch im Backend ausgeführt werden.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1574253
Eingereicht am:
05.10.2020
Mündliche Prüfung:
22.04.2021
Dateigröße:
10105206 bytes
Seiten:
199
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210422-1574253-1-1
Letzte Änderung:
23.06.2021
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