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Autor: Kevin Trelenberg

Hochautomatisiertes Fahren – Details zum Start des DRIVE PILOT

Mercedes-Benz gab kürzlich Details zum Start des DRIVE PILOT in Deutschland bekannt. Ab dem 17. Mai 2022 ist das hochautomatisierte Fahrsystem (SAE Level 3) optional für die S-Klasse und für den EQS erhältlich. Damit ist […]

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Wie der öffentliche Verkehr von der autonomen Schifffahrt profitieren kann

Sichere und effiziente Mobilität spielt nicht nur an Land, sondern auch auf dem Wasser eine wichtige Rolle. Deshalb entwickelt und betreibt das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) das Testfeld eMIR, das zum Beispiel […]

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Schwerpunktthema Mobilität in der Normungsroadmap Künstliche Intelligenz

Am 20. Januar gab das Deutsche Institut für Normung e.V. (DIN) mit einer Veranstaltung den Auftakt für die Arbeit an der zweiten Ausgabe der Normungsroadmap Künstliche Intelligenz (KI). Ziel dieser Veranstaltung waren die Weiterentwicklung und […]

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KI und die automatisierte Mobilität

Am Dienstag, den 26.10.2021, fand unter dem Titel “Künstliche Intelligenz und Mobilität: Intelligente Kreuzungen und Absicherung von KI” die dritte Veranstaltung unserer camo.event-Reihe statt (die bisherigen Events finden Sie hier: Das „Gesetz zum autonomen Fahren“ […]

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CAMO-Demonstrator zur Visualisierung von Algorithmen und Sensordaten

Im Rahmen des Reallabors wurde an der Hochschule Ruhr West der CAMO Demonstrator gebaut. Mit seiner Hilfe soll die Sicht der Sensoren und die Arbeitsweise der Algorithmen automatisierter Fahrzeuge demonstriert werden. Dafür wurde ein mobiler […]

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Umsetzung der Normungsroadmap Künstliche Intelligenz: Mobilität und Logistik

Im Namen des Deutschen Instituts für Normung e.V. (DIN) fanden im Februar Fachworkshops zur Umsetzung der Normungsroadmap für Künstliche Intelligenz (KI) statt. Inhalte waren eine Normung und Standardisierung im Bereich KI mit Schwerpunktthemen unter Anderem […]

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Neural Information Processing Systems

Die 34. Neural Information Processing Systems-Konferenz (NeurIPS) hat dieses Jahr wieder eine Vielzahl an Inhalten rund um das Thema Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen geboten. Die NeurIPS zählt mit über 20.000 Teilnehmer:innen in diesem Jahr […]

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Analyse der Sensorabhängigkeit einer LiDAR-basierten Objekterkennung mit neuronalen Netzen

In der Abschlussarbeit des HRW-Studenten Niclas Hüwe, welche von CAMO Mitglied Prof. Dr.-Ing. Anselm Haselhoff betreut wurde, wird die Genauigkeit unterschiedlicher LiDAR Sensoren bei Objekterkennungssystemen unter der Verwendung von neuronalen Netzen analysiert. Um Objekte im […]

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