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AI and IoT Meet Mobile Machines: Towards a Smart Working Site

Xiang, Yusheng

Abstract:

Infrastructure construction is society's cornerstone and economics' catalyst. Therefore, improving mobile machinery's efficiency and reducing their cost of use have enormous economic benefits in the vast and growing construction market. In this thesis, I envision a novel concept smart working site to increase productivity through fleet management from multiple aspects and with Artificial Intelligence (AI) and Internet of Things (IoT).


Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000143073
Veröffentlicht am 31.05.2022
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2022
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1165-6
ISSN: 1869-6058
KITopen-ID: 1000143073
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang XXIV, 254 S.
Serie Karlsruher Schriftenreihe Fahrzeugsystemtechnik / Institut für Fahrzeugsystemtechnik ; 99
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Prüfungsdaten 22.09.2021
Prüfungsdatum 22.09.2021
Schlagwörter Smart Working Site, Multi Working Machine Pathfinding Algorithm, Multivariable Time Series Classification Algorithm, SLAM, 5G, IEEE 802.11p
Relationen in KITopen
Referent/Betreuer Geimer, M.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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