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Detektion von magnetischen Störungen der elektrischen Fahrzeugkomponenten auf Basis einer Mustererkennung am Beispiel eines automatisierten Fahrzeugpositionierungssystems (eBook)

(Autor)

eBook Download: PDF
2022 | 1. Aufl. 2022
XXVI, 126 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-39947-4 (ISBN)

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Detektion von magnetischen Störungen der elektrischen Fahrzeugkomponenten auf Basis einer Mustererkennung am Beispiel eines automatisierten Fahrzeugpositionierungssystems - Matthias Hisung
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Matthias Hisung stellt ein neuartiges Assistenzsystem zur automatisierten Fahrzeugpositionierung für das induktive Laden (APIC) vor. Darüber hinaus wird eine neue Methode zur Detektion von magnetischen Störungen (MDMS) durch elektrische Fahrzeugkomponenten auf Basis einer Mustererkennung eingeführt. Das Assistenzsystem lässt sich hierbei auf unterschiedliche Fahrzeugtypen anwenden und übernimmt für die fahrende Person die Aufgabe der Positionierung, um eine Komfortsteigerung zu erzielen. Durch die neuartige Methode wird eine deutliche Verbesserung der Positionsermittlung und damit einhergehend eine Erhöhung des Positionierungsradius für das induktive Laden ermöglicht.

Matthias Hisung ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Kraftfahrzeugmechatronik, wo er auch promovierte. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen das induktive Laden und das automatisierte Fahren.
Erscheint lt. Verlag 31.10.2022
Reihe/Serie Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart
Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart
Zusatzinfo XXVI, 126 S. 50 Abb., 14 Abb. in Farbe.
Sprache deutsch
Themenwelt Technik Maschinenbau
Schlagworte A*-Algorithmus • APIC • automatisierte Fahrzeugpositionierung • DBSCAN • elektrische Fahrzeugkomponenten • Fahrerassistenzsystem • Fahrzeugpositionierungssystem • induktives Laden • Lidar • Magnetische Störungen • magnetoresistive Sensoren • MDMS • Mustererkennung • Positionierungsradius • Rapidly-exploring random tree
ISBN-10 3-658-39947-3 / 3658399473
ISBN-13 978-3-658-39947-4 / 9783658399474
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