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Eine, die ebenfalls nicht wusste, welche Gelegenheit sich ihr bot, ist YouTuberin Raye. Die aus dem US-Bundesstaat Minnesota stammende US-Amerikanerin lebt mit ihrem Freund Jin in Südkorea, beide betreiben den YouTube-Kanal "Raye & Jin". Im Oktober 2020 habe sie über Instagram eine Nachricht von einer Produktionsfirma erhalten, die nach Models und Schauspieler*innen gesucht hat, erklärt Raye in einem aktuellen YouTube-Beitrag: "Es hieß: 'Hey, wir suchen nach einem Model. Du bekommst ein Bodypainting. Du wirst nur im Slip sein und Nippel-Cover tragen. Du bekommst 5 Millionen Won (umgerechnet 4. 300 US-Dollar beziehungsweise 3. 600 Euro, Anm. d. Red. ) für drei Tage Arbeit. Ich dachte mir, 'Verdammt, 4. 300 US-Dollar für drei Tage Arbeit? Ich könnte das machen! YouTube sperrt Kanal dieser Nackt-Vloggerin! | BRAVO. ' Aber die Sache mit der Nippel-Bedeckung und der Unterwäsche hat mich echt nervös gemacht. Und bei diesen Jobs weiß man auch nicht wirklich, was das für Projekte sind. Meistens bleibt das ein Geheimnis, bis man tatsächlich auftaucht.
Bei diesem Verfahren werden künstliche Bilder von der Umgebung des Fahrzeuges erzeugt. Dazu gehören die Fahrspuren sowie andere befahrbare Bereiche wie Seitenstreifen oder Parkbuchten, aber auch Informationen über andere Verkehrsteilnehmer. Beispielhaft für vorausschauendes fahren. "Ein Künstliches Neuronales Netz wird darauf trainiert, aus diesen Bildern relevante Informationen zu extrahieren und damit wahrscheinlichkeitsbasierte Aussagen über zukünftige Fahrzeugbewegungen abzuleiten. Diese dienen dann als Hypothesen zur Bewegungsvorhersage", erläutert Strohbeck. Die Leistungsfähigkeit dieses Ansatzes konnte Strohbeck mit seinen Kollegen Ende letzten Jahres mit einem eindrucksvollen Erfolg unter Beweis stellen. So gewann das Ulmer Team um Jan Strohbeck die Argoverse Challenge im Bereich "Motion Forecasting" (Bewegungsvorhersage). Bei diesem mehrwöchigen Wettbewerb, der vom US-amerikanischen Unternehmen Argo AI – einem Spezialisten für das Autonome Fahren – ausgerichtet wird, traten Teams aus der ganz Welt gegeneinander an, und zwar in den Disziplinen "Tracking" und "Motion Forecasting".
Strohbeck konzentriert sich hier auf die Entwicklung von Bewegungsprognoseverfahren für die automatische Manöverplanung. Ganz praktisch soll das automatisierte Fahrzeug damit einschätzen lernen, ob Lücken im fließenden Verkehr groß genug sind, um sich beim Abbiegen unfallfrei einzufädeln. Contact for scientific information: Jan Strohbeck, Tel. : 0731 / 50 27026, E-Mail: Dr. Michael Buchholz, Tel. Künstliche Intelligenz für Vorausschauendes Fahren: Automatisierte Bewegungsvorhersage für intelligente Manöverplanung. : 0731 / 50 27003, E-Mail: More information:
29. Januar 2020, 13:56 Research results, Contests / Awards Vorausschauendes Fahren hilft im Straßenverkehr dabei, Unfälle zu vermeiden. Dies gilt auch für automatisierte Fahrzeuge. Auf Autoreisen durch vorausschauendes Fahren Sprit sparen - derwesten.de. So braucht es für eine intelligente – im wahrsten Sinne des Wortes "vorsichtige" – Manöverplanung Informationen über das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer. Dabei hilft die automatisierte Bewegungsvorhersage, zu der auch an der Universität Ulm erfolgreich geforscht wird. Die Ulmer Wissenschaftler setzen dabei auch auf Künstliche Intelligenz. "Für die Planung eines 'intelligenten' Fahrmanövers braucht der Bordcomputer nicht nur Informationen über das bauliche Umfeld des Fahrzeugs, also über die Verkehrsführung, Beschilderung und Signalgebung, sondern auch darüber, wie sich andere Verkehrsteilnehmer wie Fahrzeuge, Fußgänger oder Radfahrer im Verkehrsraum bewegen", erklärt Jan Strohbeck, Doktorand am Institut für Mess-, Regel- und Mikrotechnik der Universität Ulm bei Professor Klaus Dietmayer. Der Mensch hat es meist nicht schwer, vorherzusagen wohin ein vorausfahrendes Auto fährt, selbst wenn es nicht blinkt.
Nicht auf dem eigenen Recht bestehen Mit Fehlern anderer rechnen Vorsorglich an jeder Kreuzung anhalten Beim defensivem Fahren verhältst du dich möglichst partnerschaftlich. Achte auf die anderen und hilf ihnen, wenn sie Fehler machen, indem du ihnen z. B. Platz machst. An jeder Kreuzung anzuhalten würden den Verkehrsfluss stören.
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