Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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