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Friedrich-Alexander-Universität Lehrstuhl für Informatik 7 CS7
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    Connected Mobility and Autonomous Driving (WS 2019/20)

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    Connected Mobility and Autonomous Driving (WS 2019/20)

    Dozent (Vorlesung + Übungen)

    Prof. Dr.-Ing. Anatoli Djanatliev

    Gastdozent
    • Telefon: +49 9131 85-27099
    • E-Mail: anatoli.djanatliev@fau.de

    Details

    Veranstaltungsart Vorlesung (2 SWS) + Übung (2 SWS)
    ECTS Credits 2,5 + 2,5
    Sprache Deutsch
    Maximale Anzahl an Studenten 40
    Vorlesung Mittwoch, 10:15 – 11:45, Raum 01.255-128 UnivIS
    Übungen Donnerstag, 12:00 – 14:00, Raum 04.158-113 UnivIS
    Donnerstag, 14:00 – 16:00, Raum 04.158-113 UnivIS

    Es ist inzwischen allgemein bekannt, dass Fahrzeuge der Zukunft hochgradig vernetzt sein werden. Der aktuelle Trend geht in Richtung des autonomen Fahrens. In den bisheringen Betrachtungen wurde insbesondere die ad-hoc Kommunikation zwischen Fahrzeugen auf unteren Schichten untersucht (Fahrzeugkommunikation). Im Rahmen der vernetzten Mobilität soll das Fahrzeug vor allem als Teil eines größeren Ökosystems mit weiteren Teilnehmern (z.B. Personen, Radfahrern, Ampeln, Gebäuden etc.) gesehen werden.
    All dies gibt die Möglichkeit den ständig wachsenden Bedarf an Mobilität zu optimieren und neue Sicherheits- und Komfortdienstleistungen zu schaffen. Dies erfordert jedoch die Lösung einiger komplexer Herausforderungen. Neben den gesellschaftlichen und rechtlichen Aspekten müssen insbesondere auch technische Voraussetzungen geschaffen werden. Dazu gehören u.a. geeignete Kommunikationetechnologien (v.a. ad-hoc, Mobilfunk) und Kommunikationsarchitekturen (Cloud-, Edge/Fog-, Node-Computing). Neben Technologien, Methoden und innovativen Mobilitätsdienstleitungen werden im Rahmen dieser Lehrveranstaltung auch grundlegende Aspekte der Verkehrsplanung und Verkehrstechnik eingeführt sowie Schwarmintelligenz, lernende Algorithmen und der intermodale Verkehr besprochen.

    • Barbara Flügge; Smart Mobility – Connecting Everyone: Trends, Concepts and Best Practices; Vieweg Teubner, 2017
    • Maurer, M., Gerdes, J.C., Lenz, B., Winner, H. (Hrsg.); Autonomes Fahren: Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte; Springer 2015
    • Johanning, V., Mildner, R.; Car IT kompakt: Das Auto der Zukunft – Vernetzt und autonom fahren; Springer, 2015


    Aktuelle Informationen

    Anmeldung zu Vorlesung und Übung
    Bitte melden Sie sich im Zeitraum vom 20.09.2019 bis zum 31.10.2019 über Waffel zur Vorlesung an. Die Anmeldung zur Übung erfolgt nach der ersten Vorlesung ebenfalls über Waffel.

    Vorlesungsfolien

    • Organisation und Übersicht
    • Einführung
    • Kommunikation und Vernetzung – Technologien
    • Kommunikation und Vernetzung – Architekturen
    • Gastvorträge
      • AUDI – Dr. U. Koser
      • IAV – Dr. T. Engl
    • Ad-Hoc Routing-Algorithmen
    • Autonome Systeme und autonomes Fahren
    • Verkehrsplanung und Verkehrstechnik

    Übungsinformationen

    Zur Bearbeitung der Übungsaufgaben benötigen Sie einen Account für unseren Rechnerraum. Dieser wird in der ersten Übung angelegt. Als Simulationssoftware benutzen wir u.a. AnyLogic 8. Weitere Informationen finden Sie auf der Webseite des Software-Herstellers.

    Übungsmaterial

  • Einführungsfolien (Simulation und Modellierung)
  • Aufgabenblatt 1
    • System Dynamics Einführung
    • ABS Einführung
    • Tutorials
  • Aufgabenblatt 2
    • SD Kreuzungsaufgabe
    • SD Kommunikationsaufgabe
    • ABS Aufgabe
  • ZOLLHOF-Workshop – Innovative Mobilitätsdienste
  • Aufgabenblatt 3
  • Aufgabenblatt 4 – HLA-Folien
    •  
  • Prüfungsanmeldung

    Die offizielle Anmeldung läuft über meinCampus. Die Anmeldung zum Termin finden Sie auf dieser Webseite unter Lehre->Prüfungen

    Weitere Informationen (UnivIS)

    • Connected Mobility and Autonomous Driving (ConnMob) UnivIS
    • Vernetzte Mobilität und autonomes Fahren Übungen (ConnMob-UE) UnivIS

    Lehrstuhl Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme)
    Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

    Martensstr. 3
    91058 Erlangen
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