Offroad-Fahrzeuge

6. Ressourcen und Anwenderberichte

Berichte von Anwendern

Mit dem autonomen E-Traktor kommt künstliche Intelligenz auf den Acker

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Sumitomo Heavy Industries beschleunigt die Entwicklung von eingebetteter modellprädiktiver Steuerungssoftware für Hydraulikbagger

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MCI, Prinoth und Liebherr entwickeln digitale Zwillinge, um die Entwicklung von Kettenfahrzeugen zu unterstützen.

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Caterpillar entwickelt mithilfe von Big Data, Datenanalysen sowie Machine und Deep Learning eine Ground-Truth für das Training, die Validierung und Bereitstellung von Klassifikatoren

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CNH entwickelt ein intelligentes Füllsystem für Feldhäcksler

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Zusätzliche Lernmaterialien

CMU-Professor und Leiter der Robotik bei Cargotec sprechen über praktische Herausforderungen bei der Bereitstellung von Autonomie für Offroad-Fahrzeuge

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Entwurf und Simulation von Autonomie für Baufahrzeuge

Der Weg zur Offroad-Autonomie mithilfe von MATLAB

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Vorheriges Modul:
5. Funktionale Sicherheit

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