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Tracciamento multi-oggetto per sistemi automobilistici

Descrizione

I veicoli autonomi, come le auto a guida autonoma, si basano in modo critico su una percezione accurata del loro ambiente. In questo corso, ti insegneremo i fondamenti del monitoraggio multioggetto per i sistemi automobilistici. I componenti chiave includono la descrizione e la comprensione dei sensori e dei modelli di movimento comuni, i principi alla base dei filtri in grado di gestire un numero variabile di oggetti e una selezione dei principali filtri di tracciamento multi-oggetto (MOT). Il corso sviluppa e amplia i concetti e le idee introdotte in CHM013x: "Fusione di sensori e filtraggio non lineare per sistemi automobilistici". In particolare, studiamo come localizzare un numero imprecisato di oggetti, il che implica varie sfide interessanti. Ci concentriamo su telecamere, scanner laser e sensori radar, che sono tutti comunemente utilizzati nei veicoli, e sottolineiamo le situazioni in cui cerchiamo di tracciare pedoni e veicoli nelle vicinanze. Tuttavia, la maggior parte dei metodi coinvolti sono più generali e possono essere utilizzati per la sorveglianza o per monitorare, ad esempio, cellule biologiche, atleti sportivi o detriti spaziali. Il corso contiene una serie di video, quiz e compiti pratici in cui puoi implementare molti degli algoritmi più importanti. Impara da insegnanti pluripremiati e appassionati per migliorare le tue conoscenze in prima linea nella ricerca sui veicoli a guida autonoma. Chalmers è tra le migliori scuole di ingegneria che si distinguono per la stretta collaborazione con l'industria.

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Monitoraggio multi-oggetto per sistemi automobilistici attraverso edX, una piattaforma per l'educazione fondata da Harvard e dal MIT.

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