Domain Gap Analyse von Radardaten aus dem Automobilbereich - Lang, Lukas
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Erscheint vorauss. 17. Dezember 2025
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Radarsensoren aus dem Automobilbereich sind gegenüber Wetter- und Lichteinflüssen deutlich robuster als LIDAR- und Kamerasensoren. Lukas Lang behandelt daher zum einen die Verwendung von Radardaten für Kollisionserkennungen und ihrer Wahrscheinlichkeiten zwischen Verkehrsteilnehmern durch KI- und ML-Ansätze. Zum anderen wird der Einfluss verschiedener Datensätze auf das Ergebnis mittels einer Domain Gap Analyse untersucht. Die Studie konzeptioniert und implementiert dazu beide Bereiche und diskutiert die Ergebnisse.

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Produktbeschreibung
Radarsensoren aus dem Automobilbereich sind gegenüber Wetter- und Lichteinflüssen deutlich robuster als LIDAR- und Kamerasensoren. Lukas Lang behandelt daher zum einen die Verwendung von Radardaten für Kollisionserkennungen und ihrer Wahrscheinlichkeiten zwischen Verkehrsteilnehmern durch KI- und ML-Ansätze. Zum anderen wird der Einfluss verschiedener Datensätze auf das Ergebnis mittels einer Domain Gap Analyse untersucht. Die Studie konzeptioniert und implementiert dazu beide Bereiche und diskutiert die Ergebnisse.
Autorenporträt
Lukas Lang ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Fahrzeugtechnik der Universität Stuttgart als Mitglied des Fahrsimulatorteams und hat dort promoviert. Der Fokus seiner Tätigkeit liegt auf Umgebungs- und Sensorsimulationen und ihrer Validierung von simulierten zu realen Messdaten sowie deren Verwendung für KI- und ML-Anwendungen.