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رؤى - Autonomes Fahren Sicherheit
Ein Anomalie-Verhaltens-Analyse-Framework zur Absicherung der Wahrnehmung autonomer Fahrzeuge
Das vorgeschlagene Anomalie-Verhaltens-Analyse-Framework nutzt ein physikbasiertes Modell des Fahrzeugverhaltens und Maschinenlernalgorithmen, um Anomalien und Cyberangriffe auf die Wahrnehmungssensoren autonomer Fahrzeuge zu erkennen.
Sichere und leistungsfähige autonome Fahrsysteme durch den Einsatz von Großsprachmodellen
Großsprachmodelle können als intelligente Entscheidungsträger in autonomen Fahrsystemen eingesetzt werden, um die Leistung und Sicherheit zu verbessern, indem sie robustes Alltagswissen und Reasoning-Fähigkeiten nutzen.
Infrastruktur-unterstützte kollaborative Wahrnehmung für automatisiertes Valet-Parken: Eine Sicherheitsperspektive
Eine BEV-Funktions-basierte Architektur für kollaborative Wahrnehmung wird vorgeschlagen, um die Sicherheit in Parkhäusern durch Nutzung von Infrastruktursensoren zu verbessern.
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