Fahrzeugtechnik (Bachelor B.Eng.) im Fernstudium



Sie interessieren sich für das Studium? Dann erhalten Sie hier weitere Informationen

Auf absehbare Zeit wird der Mensch wahrscheinlich ein wesentlicher Bestandteil der Fahraufgabe bleiben und das KI-System überwachen, da es eine Leistung von etwas mehr als 0% bis knapp 100% des Fahrens erbringt. Die Hauptziele der MIT-AVT-Studie (MIT Autonomous Vehicle Technology) sind: (1) Durchführung einer groß angelegten realen Fahrdatenerfassung, einschließlich hochauflösender Videos, um die Entwicklung von auf tiefem Lernen basierenden internen und externen Wahrnehmungssystemen voranzutreiben. (2) ein ganzheitliches Verständnis der Interaktion von Menschen mit der Fahrzeugautomatisierungstechnologie gewinnen, indem Videodaten mit Fahrzeugzustandsdaten, Fahrereigenschaften, mentalen Modellen und selbst berichteten Erfahrungen mit Technologie integriert werden, und (3) identifizieren, wie Technologie und andere Faktoren zusammenhängen Die Übernahme und Verwendung der Automatisierung kann auf eine Weise verbessert werden, die Leben rettet. Um diese Ziele zu erreichen, haben wir 23 Tesla Model S- und Model X-Fahrzeuge, 2 Volvo S90-Fahrzeuge, 2 Range Rover Evoque- und 2 Cadillac CT6-Fahrzeuge sowohl langfristig (über ein Jahr pro Fahrer) als auch mittelfristig (einen Monat) instrumentiert pro Fahrer) naturalistische Fahrdatenerfassung. Darüber hinaus entwickeln wir ständig neue Methoden zur Analyse des umfangreichen Datensatzes, der aus der Flotte instrumentierter Fahrzeuge gesammelt wurde. Die aufgezeichneten Datenströme umfassen IMU-, GPS-, CAN-Nachrichten und hochauflösende Videoströme des Fahrergesichtes, der Fahrerkabine, der Vorwärtsfahrbahn und des Kombiinstruments (bei ausgewählten Fahrzeugen). Die Studie ist im Gange und wächst. Bisher haben wir 122 Teilnehmer, 15.610 Tage Teilnahme, 511.638 Meilen und 7,1 Milliarden Videobilder. In diesem Artikel wird das Design der Studie, die Datenerfassungshardware, vorgestellt.