Objekterkennung für Fahrassistenz in autonomen Verteidigungsfahrzeugen
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Autonome Fahrzeuge sind Robotersysteme, die in unbekannten Umgebungen unbemannt navigieren können. Jüngste Fortschritte haben Anwendungen sowohl im zivilen als auch im militärischen Bereich verbessert und Fahrerassistenzsysteme und unbemannte Militärdrohnen optimiert. Aus Sicht der Informatik treiben autonome Fahrzeuge den Fortschritt in den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision, Sensorfusion und intelligente Entscheidungsfindung voran. Diese Forschung untersucht Wahrnehmungstechnologien beim autonomen Fahren, einschließlich Geschwindigkeitsauswahl, Objekterkennung und geländeba...
Autonome Fahrzeuge sind Robotersysteme, die in unbekannten Umgebungen unbemannt navigieren können. Jüngste Fortschritte haben Anwendungen sowohl im zivilen als auch im militärischen Bereich verbessert und Fahrerassistenzsysteme und unbemannte Militärdrohnen optimiert. Aus Sicht der Informatik treiben autonome Fahrzeuge den Fortschritt in den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision, Sensorfusion und intelligente Entscheidungsfindung voran. Diese Forschung untersucht Wahrnehmungstechnologien beim autonomen Fahren, einschließlich Geschwindigkeitsauswahl, Objekterkennung und geländebasierter Navigation. Das System funktioniert ohne manuelle Eingriffe oder überwachtes Lernen und ermöglicht so ein Selbsttraining. Eine genaue Wahrnehmung ist von entscheidender Bedeutung, da die Erkennung von unwegsamem Gelände bei hohen Geschwindigkeiten eine größere Präzision erfordert als die Vermeidung von Hindernissen. Darüber hinaus verbessert die Identifizierung von stationären und beweglichen Objekten die adaptive Geschwindigkeitsregelung, die Fußgängererkennung und die Einparkhilfe und erhöht so die Sicherheit und Effizienz in autonomen Fahrzeugsystemen.
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