AI-Based Vehicle State Estimation Using Inertial and Perception Sensors

Pölzleitner, Daniel (2022) AI-Based Vehicle State Estimation Using Inertial and Perception Sensors. Masterarbeit, Technische Universität München.

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Dokumentart:

Hochschulschrift (Masterarbeit)

Titel:

AI-Based Vehicle State Estimation Using Inertial and Perception Sensors

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Pölzleitner, Daniel	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

2022

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

AI based State Estimation; vehicle state estimation; recurrent neural networks; vehicle side-slip angle estimation

Institution:

Technische Universität München

Abteilung:

Lehrstuhl für Hochleistungs-Umrichtersysteme

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Verkehr

HGF - Programmthema:

Straßenverkehr

DLR - Schwerpunkt:

Verkehr

DLR - Forschungsgebiet:

V ST Straßenverkehr

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

V - V&V4NGC - Methoden, Prozesse und Werkzeugketten für die Validierung & Verifikation von NGC

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Hinterlegt von:

Ruggaber, Julian

Hinterlegt am:

31 Okt 2022 09:18

Letzte Änderung:

31 Okt 2022 09:18

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