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oder sogar bessere Fahrfähigkeiten haben wie menschliche Fahrerinnen und Fahrer . Das Team arbeitet an der eingebetteten künstlichen Intelligenz und deren Software- Implementierung, die zunächst in der

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oder sogar bessere Fahrfähigkeiten haben wie menschliche Fahrerinnen und Fahrer . Das Team arbeitet an der eingebetteten künstlichen Intelligenz und deren Software- Implementierung, die zunächst in der

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schnellstmöglich auf den Kurven einer virtuellen Rennstrecke umher. Die Aufgabe des BCI (Brain-Computer Interface) Racing Team Mirage 91 der TU Graz ist es eine möglichst intuitive Steuerung für den Fahrer zu

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menschlicher Trajektorienwahl in einer Naturalistic Driving Study Der Fahrer im 21. Jahrhundert 177-192 Show publication in PURE Paul Karoshi, Markus Ager, Martin Schabauer and Cornelia Lex Robust and

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auch von anderen internen Sensoren und Verhaltensweisen, um ein für das einzelne Fahrzeug und seinen Fahrer spezifisches Leistungs- und Verbrauchsmodell zu erstellen (TD1). Es zielt darauf ab, die

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Objektive Erfassung und subjektive Bewertung menschlicher Trajektorienwahl in einer Naturalistic Driving Study Der Fahrer im 21. Jahrhundert 177-192 Publikation in PURE anzeigen Paul Karoshi, Markus Ager

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risikoorientierte Fahrer*innen).    Literatur zu Beispiel 4.1. Buchmüller, Sandra; Bath, Corinna; Henze, Roman (2018). To whom does the driver's seat belong in the future? A case of negotiation between gender studies

www.tugraz.at/fileadmin/user_upload/Institute/ISV/Bilder/Forschung/Poster/Poster_ALT/Plakat_3a_ISVaushang_Avestra-Impakt.pdf

Wirkung von kooperativen Fahrzeugen hinsichtlich Verkehrs‐ sicherheit, Umwelt und Effizienz evaluiert. Dabei wurden verschiedene Fallbeispiele bezüglich Information an die Fahrer (UseCases) simuliert und