OPUS


Volltext-Downloads (blau) und Frontdoor-Views (grau)

Telemetriedatenbasierte Evaluation von Profiling-Konzepten für Fahrer- und Fahrtenanalysen : am Beispiel des Living Labs "Motion Simulation und Softwareentwicklung" der Hochschule Mittweida

  • Diese Arbeit evaluiert bestehende Ansätze zur Auswertung von telemetrischen Fahrdaten durch eine literaturgestützte Analyse und vermittelt einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung. Abschließend wird ein in einem Fahrsimulator aufgezeichneter Datensatz mithilfe maschineller Lernverfahren analysiert, um das Konzept des Profilings von Fahrdaten zu veranschaulichen.
  • This work evaluates existing approaches to the evaluation of telemetric driving data through a literature-based analysis and provides an overview of the current state of research. Finally, a dataset recorded in a driving simulator is analyzed using machine learning methods to illustrate the concept of profiling driving data.

Download full text files

Export metadata

Additional Services

Search Google Scholar

Statistics

frontdoor_oas
Metadaten
Author:Robin Erler
URN:urn:nbn:de:bsz:mit1-opus4-158535
Advisor:Matthias Vodel, Max Schlosser
Document Type:Bachelor Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2025/01/09
Year of first Publication:2025
Publishing Institution:Hochschule Mittweida
Granting Institution:Hochschule Mittweida
Date of final exam:2024/11/11
Release Date:2025/01/09
GND Keyword:Maschinelles Lernen; Fahrerverhalten; Fahrzeugverhalten; Telemetrie
Page Number:121
Institutes:Angewandte Computer‐ und Bio­wissen­schaften
DDC classes:006.31 Maschinelles Lernen
Open Access:Frei zugänglich