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Das Buch präsentiert eine Methodik für robuste Regelung, wie sie für sicherheitskritische Anwendungen wie autonomes Fahren erforderlich ist. Sie deckt alle notwendigen Schritte ab: quantitative Anforderungen an die Robustheit, Modellidentifikation aus Messdaten, Reglerentwurf und Maßnahmen bei auftretenden Instabilitäten. Alle Schritte sind praktisch durchführbar, und tragen dem typischen Qualifikationsprofil eines Entwicklungsingenieurs Rechnung, ohne enzyklopädisch auf die erhebliche Breite und Tiefe der Theorie der robusten Regelung zurückgreifen zu müssen. Um die dargestellten Algorithmen…mehr

Produktbeschreibung
Das Buch präsentiert eine Methodik für robuste Regelung, wie sie für sicherheitskritische Anwendungen wie autonomes Fahren erforderlich ist. Sie deckt alle notwendigen Schritte ab: quantitative Anforderungen an die Robustheit, Modellidentifikation aus Messdaten, Reglerentwurf und Maßnahmen bei auftretenden Instabilitäten. Alle Schritte sind praktisch durchführbar, und tragen dem typischen Qualifikationsprofil eines Entwicklungsingenieurs Rechnung, ohne enzyklopädisch auf die erhebliche Breite und Tiefe der Theorie der robusten Regelung zurückgreifen zu müssen. Um die dargestellten Algorithmen detailliert nachvollziehbar zu machen, kann die verwendete Software von der Verlags-Webseite als Zusatzmaterial heruntergeladen werden.
Autorenporträt
Tomas Hrycej: geboren in 1954; wichtigste berufliche Stationen: 1990-2007 Forschung Daimler AG, seit 2009 Vorentwicklung bei Bosch Automotive Steering; Forschungs- und Entwicklungsprojekte in den Bereichen Regelung, Mustererkennung und Künstliche Intelligenz; Autor von zwei Monographien (Wiley-Interscience): Neurocontrol - Towards an Industrial Control Methodology und Modular Learning in Neural Networks, über 60 Publikationen in internationalen Fachzeitschriften und Tagungsbänden.