Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do fúze dat z více senzorů
- Význam fúze dat v autonomní navigaci
- Výzvy integrace více senzorů
- Aplikace fúze dat v percepci v reálném čase
Senzorické technologie a charakteristiky dat
- LiDAR: Generování a zpracování bodových mraken
- Kamera: Zachycování vizuálních dat a zpracování obrazu
- RADAR: Detekce objektů a odhad rychlosti
- Inerciální měřicí jednotky (IMU): Sledování pohybu
Základy fúze dat
- MathematicaZákladní principy: Kalmanovy filtry, Bayesovská inference
- Techniky asociace a zarovnání dat
- Řešení problémů s šumem senzorů a nejistotou
Fúzní algoritmy pro autonomní navigaci
- Kalmanův filtr a rozšířený Kalmanův filtr (EKF)
- Particle Filter pro nelineární systémy
- Unscented Kalman Filter (UKF) pro složitou dynamiku
- Asociace dat pomocí Nearest Neighbor a Joint Probabilistic Data Association (JPDA)
Praktická Sensor Fusion implementace
- Integrace dat z LiDAR a kamery pro detekci objektů
- Fúze dat z RADAR a kamery pro odhad rychlosti
- Kombinace dat z GPS a IMU pro přesnou lokalizaci
Zpracování a synchronizace dat v reálném čase
- Metody časového razítka a synchronizace dat
- Zpracování latence a optimalizace výkonu v reálném čase
- Správa dat z asynchronních senzorů
Pokročilé techniky a výzvy
- Přístupy hlubokého učení pro fúzi dat
- Integrace multimodálních dat a extrakce prvků
- Řešení problémů s poruchami senzorů a degradovanými daty
Hodnocení výkonu a optimalizace
- Kvantitativní metriky pro přesnost fúze
- Analýza výkonu za různých environmentálních podmínek
- Zlepšení robustnosti systému a odolnosti proti chybám
Případové studie a aplikace v reálném světě
- Fúzní techniky v prototypových autonomních vozidlech
- Úspěšné nasazení algoritmů pro fúzi senzorů
- Workshop: Implementace pipeline pro fúzi více senzorů
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Zkušenosti s programováním Python
- Znalost základních senzorických technologií (např. LiDAR, kamery, RADAR)
- Seznámenost s ROS a zpracováním dat
Cílová skupina
- Specialisté na fúzi senzorů pracující na systémech autonomní navigace
- AI inženýři zaměření na integraci více senzorů a zpracování dat
- Výzkumníci v oblasti vnímání autonomních vozidel
21 hodiny