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Analyse und Vergleich von KI-basierten und modellbasierten Ansätzen der Zustandsschätzung für Fahrzeuganwendungen

Pölzleitner, Daniel (2022) Analyse und Vergleich von KI-basierten und modellbasierten Ansätzen der Zustandsschätzung für Fahrzeuganwendungen. Student thesis, Technische Universität München.

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Item URL in elib:https://elib.dlr.de/189400/
Document Type:Thesis (Student thesis)
Title:Analyse und Vergleich von KI-basierten und modellbasierten Ansätzen der Zustandsschätzung für Fahrzeuganwendungen
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthor's ORCID iDORCID Put Code
Pölzleitner, DanielUNSPECIFIEDUNSPECIFIEDUNSPECIFIED
Date:2022
Refereed publication:No
Open Access:No
Status:Published
Keywords:Fahrzustandsschätzung; KI-basierte Zustandsschätzung; Kalman Filter; Vertikaldynamik
Institution:Technische Universität München
Department:Lehrstuhl für Elektrische Antriebssysteme und Leistungselektronik
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Transport
HGF - Program Themes:Road Transport
DLR - Research area:Transport
DLR - Program:V ST Straßenverkehr
DLR - Research theme (Project):V - NGC KoFiF (old), V - V&V4NGC - Methoden, Prozesse und Werkzeugketten für die Validierung & Verifikation von NGC
Location: Oberpfaffenhofen
Institutes and Institutions:Institute of System Dynamics and Control > Vehicle System Dynamics
Deposited By: Ruggaber, Julian
Deposited On:31 Oct 2022 09:18
Last Modified:31 Oct 2022 09:18

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