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The Long Tail of Automated Driving: Wie gehen wir mit individuell seltenen, kritischen Szenarien um?

Neurohr, Christian (2023) The Long Tail of Automated Driving: Wie gehen wir mit individuell seltenen, kritischen Szenarien um? [sonstige Veröffentlichung]

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
557kB

Offizielle URL: https://www.researchgate.net/publication/372289308_The_Long_Tail_of_Automated_Driving_Wie_gehen_wir_mit_individuell_seltenen_kritischen_Szenarien_um


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/209144/
Dokumentart:sonstige Veröffentlichung
Titel:The Long Tail of Automated Driving: Wie gehen wir mit individuell seltenen, kritischen Szenarien um?
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Neurohr, Christianchristian.neurohr (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8847-5147NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:5 Juli 2023
Erschienen in:TACHELES - Die andere Konferenz zum autonomen und vernetzten Fahren
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
DOI:10.13140/RG.2.2.35733.70882
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Automatisiertes Fahren, Kritikalität, Szenarien, Homologation, Validierung
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - keine Zuordnung
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Systems Engineering für zukünftige Mobilität > Systems Theory and Design
Hinterlegt von: Neurohr, Dr. Christian
Hinterlegt am:05 Dez 2024 08:39
Letzte Änderung:05 Dez 2024 08:39

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