Automatisiertes Fahren 2019

1. Front Matter

   Pages I-XV

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2. Validation of level 4-5 functions with a cloud-based simulation

   • Jürgen Häring, Johannes Wagner

   Pages 1-10

3. Handling complex systems: systems design for AD vehicles

   • Martin Grießer, Maged Khalil, Stefan Dreiseitel

   Pages 11-16

4. HAD development game changers and changing SW creation

   • Michael Reichel, Jens Petersohn

   Pages 17-28

5. Start the flow! Why timing of autonomous driving functions needs to be taken into account at an early stage

   • Olaf Schmidt, Ralf Münzenberger

   Pages 29-41

6. High-performance data acquisition and replay

   • Thomas Schöpfner

   Pages 43-49

7. Driver assistance systems and automated driving functions – impact potentials, challenges and solutions from the point of view of the AZT

   • Johann Gwehenberger, Christoph Lauterwasser, Marcel Borrack, Melanie Kreutner, Carsten Reinkemeyer

   Pages 51-64

8. Vehicle Data for Automated Driving over the Vehicles Lifecycle

   • Gerald-Alexander Beese, Helge Kiebach

   Pages 65-72

9. Haftungsfragen im Zusammenhang mit hoch- und vollautomatisierten Fahrzeugen

   • Philipp Ehring

   Pages 73-78

10. Allocation of liability costs between motor insurers and vehicle manufacturers – an analysis of the current liability and insurance framework for automated vehicles

    • Fabian Pütz

    Pages 79-93

11. Is artificial intelligence the solution to all our problems? Exploring the applications of AI for automated driving

    • Stefan Milz, Jörg Schrepfer

    Pages 95-115

12. Artificial intelligence for automated driving – quo vadis?

    • Alexander Jungmann, Christian Lang, Florian Pinsker, Roland Kallweit, Mirko Taubenreuther, Matthias Butenuth

    Pages 117-134

13. Training and validation of neural networks in virtual environments

    • Raphael Pfeffer

    Pages 135-144

14. Methodology for the generation and execution of scenarios for the virtual driving test with automated driving functions

    • Martin Herrmann

    Pages 145-154

15. Solving the validation challenge of automated driving with a holistic test center

    • Simon Tiedemann, Andreas Mank

    Pages 155-164

16. Toolbox for test planning and test realization of scenario-based field tests for automated and connected driving

    • Thomas Otto, Rico Auerswald

    Pages 165-180

17. Fusion of raw sensor data for testing applications in autonomous driving

    • Julius von Falkenhausen, Qi Liu

    Pages 181-193

18. Core components of automated driving – algorithms for situation analysis, decision-making, and trajectory planning

    • Christian Lienke, Manuel Schmidt, Christian Wissing, Martin Keller, Carlo Manna, Till Nattermann et al.

    Pages 195-215

19. Do you trust driverless vehicles?

    • Alfred Eckert, Markus Schneider

    Pages 217-231

20. Keeping the balance between overload and underload during partly automated driving: relevant secondary tasks

    • Paula Lassmann, Matthias Sebastian Fischer, Hans-Joachim Bieg, Marcus Jenke, Florian Reichelt, Gregory-Jamie Tuezuen et al.

    Pages 233-250

Künstliche Intelligenz, Machine- oder Deep-Learning sind Treiber des automatisierten Fahrens. Das Zusammenspiel von künstlicher und menschlicher Intelligenz sowie die Fähigkeit von Mensch und Maschine zu kooperieren müssen in neuen Interaktionsebenen gestaltet und für zukünftige Mobilität nutzbar gemacht werden. Dafür ist es notwendig, dass die Gesellschaft diese Entwicklung akzeptiert. Vor diesem Hintergrund gewinnen Methoden, Werkzeuge und Prozesse ebenso an Relevanz wie Sensoren und Connectivity.

• Künstliche Intelligenz
• Neuronale Netze
• Virtuelle Fahrversuche
• Quantencomputing
• Cyber-Sicherheit
• Automotive Ethernet
• Autonome Versicherungsvisionen

• Technische Universität Dortmund, Dortmund, Germany

  Torsten Bertram

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