@misc{Kinder2019,
  author    = {Kinder, Alexander},
  title     = {Analyse der Kommunikation {\"u}ber die V2V Schnittstelle f{\"u}r große Datenpakete},
  year      = {2019},
  abstract  = {kein Abstract vorhanden},
  subject      = {Autonomes Fahrzeug},
  language  = {de}
}
@misc{Handle2019,
  author    = {Handle, Marco},
  title     = {Entwicklung und Programmierung eines autonom fahrenden Modellfahrzeuges f{\"u}r den Unterricht an der Abteilung Elektronik und Technische Informatik},
  year      = {2019},
  abstract  = {In der Diplomarbeit wird mit leicht verf{\"u}gbaren Komponenten f{\"u}r Mikrocontroller Platinen, wie der Arduino Plattform, beleuchtet, wie eine Kommunikation zwischen Modellfahrzeugen auf einfache Weise hergestellt und den Sch{\"u}lerinnen und Sch{\"u}lern der HTL Anichstraße n{\"a}her gebracht werden kann. Es werden die verwendeten Komponenten und Vorgehensweisen erkl{\"a}rt und beschrieben. Die eingesetzten Techniken, wie NFC/RFID und Bluetooth, werden erl{\"a}utert, um es den Sch{\"u}lerinnen und Sch{\"u}lern zu erm{\"o}glichen, die im Anhang beschriebenen {\"U}bungen durchzuf{\"u}hren und auch selbst Funktionen und Projekte mit Hilfe von Bluetooth und RFID-Readern zu realisieren. F{\"u}r die N{\"a}he zur Praxis wird ein selbstfahrendes Auto als praktische Anwendung angenommen. Das Fahrzeug wird von den Sch{\"u}lerinnen und Sch{\"u}lern in der H{\"o}heren Technischen Lehranstalt f{\"u}r Elektronik in Innsbruck ab der zweiten Klasse gebaut und Schritt f{\"u}r Schritt um Funktionen erweitert. Mit zwei dieser Fahrzeuge wird ein Versuchsaufbau realisiert.},
  subject      = {Autonomes Fahrzeug},
  language  = {de}
}
@masterthesis{Dahlmanns2018,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Dahlmanns, Stefan},
  title     = {Verkehrssimulator zur Auslegung neuronaler Netze f{\"u}r autonomes Fahren},
  year      = {2018},
  abstract  = {Die vorliegende Bachelorarbeit besch{\"a}ftigt sich mit maschinellem Lernen im Kontext des autonomen Fahrens. Das Ziel dieser Arbeit ist das Anlernen eines Steuerungsmechanismus eines simulierten Fahrzeugs, auf Grundlage maschineller Lernverfahren, speziell dem Deep Reinforcement Learning. Dazu werden zun{\"a}chst die Grundlagen des autonomen Fahrens und des maschinellen Lernens gekl{\"a}rt. Mit der Unity-Engine und dem ML-Agents Toolkit wurden Szenen erstellt, in denen Agenten trainiert werden. In verschiedenen Szenen mit unterschiedlichen Komplexit{\"a}ten und Aufgaben sollen die Agenten lernen ein simuliertes Fahrzeug zu steuern und die jeweilige Aufgabe zu erf{\"u}llen. Um das Fahrzeug zu steuern muss der Agent die L{\"a}ngs- und Querf{\"u}hrung {\"u}bernehmen. Die Aufgaben k{\"o}nnen zum Beispiel anhalten in einem Zielbereich, ausweichen vor Hindernissen oder folgen eines bestimmten Streckenverlaufs umfassen. Die Ergebnisse zeigten, dass es m{\"o}glich ist ein simuliertes Fahrzeug, mit einem durch Deep Reinforcement Learning angelernten Steuerungsmechanismus, zu steuern. In den meisten Szenen zeigten die Agenten ein gutes Verhalten. Durch die Ergebnisse konnten Erkenntnisse gewonnen werden, welche Faktoren bei Lernvorg{\"a}ngen besonders wichtig sind. Es zeigte sich, dass unter anderem die Wahl einer guten Belohnungsfunktion ausschlaggebend war.},
  subject      = {Maschinelles Lernen},
  language  = {de}
}
@misc{Then2017,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Then, D{\´e}sir{\´e}e},
  title     = {Connected Car, Autonomes Fahren, Elektromobilit{\"a}t : wie die Innovationen der Automobilbranche das Markenimage beeinflussen},
  year      = {2017},
  abstract  = {Die vorliegende Arbeit befasst sich mit den Innovationen Connected Car, Autonomes Fahren und Elektromobilit{\"a}t. In diesem Kontext wird untersucht wie Innovationen das Markenimage, Einstellungen und das Konsumentenverhalten beeinflussen. In einem Pretest wird eine erste Untersuchung in einer ausgew{\"a}hlten Stichprobe durchgef{\"u}hrt. Ergebnis ist eine Hypothese die auf der durchgef{\"u}hrten Forschung, sowie der Beantwortung der Forschungsfragen, basiert.},
  subject      = {Kraftfahrzeugindustrie},
  language  = {de}
}
@misc{Schulze2017,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Schulze, Jan},
  title     = {Das autonome Fahren: welche Voraussetzungen m{\"u}ssen f{\"u}r die Akzeptanz in der Gesellschaft erf{\"u}llt sein? : eine empirische Untersuchung zur Erstellung von Handlungsempfehlungen f{\"u}r die Einf{\"u}hrung von autonomen Fahrzeugen in Deutschland},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:mit1-opus4-102299},
  year      = {2017},
  abstract  = {Die Digitalisierung der Fahrzeuge er{\"o}ffnet stetig neue Dimensionen. Der Weg hin zum vollautonomen Fahren ist durch zahlreiche Fahrerassistenzsysteme bereits geebnet. Ist die Gesellschaft bereit, sich vollkommen auf eine Maschine zu verlassen? Die vorliegende Masterarbeit untersucht die Voraussetzungen f{\"u}r die Akzeptanz autonomer Fahrzeuge in der Gesellschaft.},
  subject      = {Deutschland},
  language  = {de}
}