Einträge mit Themengebiet "Institut für Fahrzeugkonzepte > Fahrzeug Systemdynamik und Regelungstechnik"

Institute und Einrichtungen (144266)
- Institut für Fahrzeugkonzepte (1991)
  - Fahrzeug Systemdynamik und Regelungstechnik (7)

Anzahl der Einträge auf dieser Ebene: 7.

Ahmic, Kenan und Ultsch, Johannes und Brembeck, Jonathan und Burschka, Darius (2025) Multi-Agent Reinforcement Learning for Cooperative Vehicle Motion Control. In: 27th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems, ITSC 2024. 27th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems, 2024-09-24 - 2024-09-27, Edmonton, Kanada. doi: 10.1109/ITSC58415.2024.10920154. ISBN 979-833150592-9. ISSN 2153-0009.

Baasch, Benjamin und Oselin, Pierfrancesco und Groos, Jörn Christoffer (2025) Ein digitaler Zwilling für die Analyse von dynamischen Fahrzeugreaktionen. SIGNAL + DRAHT, 117 (4), Seiten 42-49. DVV Media Group. ISSN 0037-4997.

Bünte, Tilman und Tobolar, Jakub (2025) Quasi-Periodic Feedforward Control based on Inverse Model tabled FFT. The 16th International Modelica & FMI Conference, 2025-09-08 - 2025-09-10, Luzern, Schweiz. doi: 10.3384/ecp218619.

Feistle, Friedrich und Kursawe, Martin und Lüdicke, Daniel und Sept, Jürgen (2024) OT-Security – Harmonisierter Bedrohungskatalog am Beispiel Schienenfahrzeuge. ZEVrail - Zeitschrift für das gesamte System Bahn, 148 (03), Seiten 68-77. Georg Siemens Verlag. doi: 10.62682/VFTN3956. ISSN 1618-8330.

Lies, Emily Kate (2025) Modeling and System Identification of a Scaled Railway Running Gear Test Rig with Independently Rotating Driven Wheels Based on Frequency Responses. Bachelorarbeit, TU München.

Pfeiffer, Andreas und Winter, Christoph und Jarmolowitz, Fabian und Bertsch, Christian (2025) Optimization with FMI and CasADi: Analysis in Industrial Applications. In: Industrial User Presentations of 16th Modelica & FMI Conference. 16th International Modelica & FMI Conference, 2025-09-08 - 2025-09-10, Lucerne, Switzerland.

Ruggaber, Julian und Pölzleitner, Daniel und Brembeck, Jonathan (2025) AI-Based Vehicle State Estimation Using Multi-Sensor Perception and Real-World Data. Sensors, 25 (14), Seite 4253. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/s25144253. ISSN 1424-8220.

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