Wie erkennt ein Fahrzeug Hindernisse in Echtzeit? Wie berechnet es die optimale Route und wie kann es lernen, Objekte zuverlässig zu unterscheiden? Unser Kurs erschließt die mathematischen Grundlagen des autonomen Fahrens: Von Vektorrechnung und Sensorfusion über Wahrscheinlichkeits- und Entscheidungstheorie bis hin zu Routenplanungsalgorithmen und der Grundidee lernfähiger Systeme am Beispiel des Perceptrons. Behandelt werden unter anderem Bayessches Schließen und der Kalman-Filter zur Positionsschätzung, Eigenwerte und Rotationsmatrizen, sowie der Dijkstra- und A*-Algorithmus zur Routenoptimierung. Der Kurs setzt für die TeilnehmerInnen keine Vorkenntnisse voraus und erklärt jedes Konzept von Grund auf, wird sich allerdings einem universitären Niveau annähern. Daher ist er insbesondere für diejenigen gut geeignet, die sich ein zukünftiges Studium im mathematisch-technischen Bereich vorstellen können. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
Mittwoch, 7. Oktober 2026 bis Mittwoch, 2. Dezember 2026jeweils von 19:00–20:15 Uhr
digital
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Jessica Fuchsmathe-ah@mathe-wettbewerbe.de
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