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Sensor Fusion e filtro non lineare per sistemi automobilistici

Descrizione

In questo corso, ti presenteremo i fondamenti della fusione di sensori per i sistemi automobilistici. I concetti chiave riguardano la statistica bayesiana e come stimare in modo ricorsivo i parametri di interesse utilizzando una gamma di sensori diversi. Il corso è progettato per gli studenti che cercano di acquisire una solida comprensione delle statistiche bayesiane e di come utilizzarle per fondere le informazioni provenienti da diversi sensori. Sottolineiamo i problemi di posizionamento degli oggetti, ma le tecniche studiate sono applicabili molto più in generale. Il corso contiene una serie di video, quiz e compiti pratici in cui puoi implementare molte delle tecniche chiave e costruire il tuo toolbox per la fusione dei sensori. Il corso è autonomo, ma ti consigliamo vivamente di seguire anche il corso ChM015x: Multi-target Tracking for Automotive Systems. Insieme, questi corsi offrono una base eccellente per affrontare problemi avanzati relativi alla percezione della situazione del traffico attorno a un veicolo autonomo utilizzando le osservazioni di una varietà di sensori diversi, come radar, lidar e telecamera.  

Prezzo: $ 200 - GRATUITO per l'audit!

Sensor Fusion e filtro non lineare per sistemi automobilistici attraverso edX, una piattaforma per l'istruzione fondata da Harvard e MIT.

Sensor Fusion e filtro non lineare per sistemi automobilistici - ChalmersX