Digital Twin Approaches in Autonomous Vehicles (Hardcover)

Sprache: Englisch

Verlag: Igi Global Scientific Publishing, 2026

9798337377858

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Hardcover. The rapid advancement of autonomous vehicle (AV) technologies is reshaping modern transportation, promising improved safety, efficiency, and sustainability. As these systems grow more complex, ensuring their reliability and adaptability in real-world conditions becomes a critical challenge. In this context, Digital Twins (DTs) have emerged as a transformative tool for modeling, simulating, and optimizing AV systems. A DT is a dynamic virtual replica of a physical system that mirrors its real-time state, behavior, and interactions with the environment. By integrating data from sensors, communication networks, and onboard computing units, DTs enable developers and researchers to simulate driving scenarios, assess vehicle performance, and predict potential failures before they occur in the real world. Digital Twin Approaches in Autonomous Vehicles explores the integration of digital twin technology with AV systems, highlighting both theoretical foundations and practical applications. This book provides comprehensive coverage of core concepts, methodologies, and applications of digital twins in vehicle design, testing, real-time simulation, predictive maintenance, safety validation, and connected vehicle ecosystems. Covering topics such as artificial intelligence, predictive maintenance, and vehicle-to-everything communication, this book is an excellent academic resource for graduate and doctoral students, engineers, technology developers, policymakers, and more. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.

Bestandsnummer des Verkäufers 9798337377858

Titel
Digital Twin Approaches in Autonomous Vehicles (Hardcover)
Autor
Mazhar Hussain Shaik
Verlag
Igi Global Scientific Publishing
Veröffentlichungsjahr
2026
Zustand
new
Einband
Hardcover
Sprache
Englisch
ISBN-13
9798337377858

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