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Temario del curso
Introducción a la Fusión de Datos Multimódulo
- Importancia de la fusión de datos en la navegación autónoma.
- Desafíos de la integración multimódulo.
- Aplicaciones de la fusión de datos en la percepción en tiempo real.
Tecnologías de sensores y características de los datos
- LiDAR: Generación y procesamiento de nubes de puntos.
- Cámara: Captura de datos visuales y procesamiento de imágenes.
- RADAR: Detección de objetos y estimación de velocidad.
- Unidades de Medición Inercial (IMU): Seguimiento del movimiento.
Fundamentos de la fusión de datos
- Bases matemáticas: Filtros de Kalman, inferencia bayesiana.
- Técnicas de asociación y alineación de datos.
- Gestión del ruido de los sensores y la incertidumbre.
Algoritmos de fusión para la navegación autónoma
- Filtro de Kalman y Filtro de Kalman Extendido (EKF).
- Filtro de Partículas para sistemas no lineales.
- Filtro de Kalman Sinéctico (UKF) para dinámicas complejas.
- Asociación de datos utilizando el método del Vecino Más Cercano y la Asociación Conjunta Probabilística de Datos (JPDA).
Implementación práctica de la fusión de sensores
- Integración de datos de LiDAR y cámaras para la detección de objetos.
- Fusión de datos de RADAR y cámaras para la estimación de la velocidad.
- Combinación de datos de GPS e IMU para una localización precisa.
Procesamiento y sincronización de datos en tiempo real
- Métodos de marcaje temporal y sincronización de datos.
- Gestión de la latencia y optimización del rendimiento en tiempo real.
- Gestión de datos procedentes de sensores asíncronos.
Técnicas avanzadas y desafíos
- Enfoques de aprendizaje profundo para la fusión de datos.
- Integración de datos multimódulo y extracción de características.
- Gestión de fallos en los sensores y datos degradados.
Evaluación y optimización del rendimiento
- Métricas de evaluación cuantitativa para la precisión de la fusión.
- Análisis del rendimiento bajo diferentes condiciones ambientales.
- Mejora de la robustez y la tolerancia a fallos del sistema.
Casos de estudio y aplicaciones reales
- Técnicas de fusión en prototipos de vehículos autónomos.
- Despliegue exitoso de algoritmos de fusión de sensores.
- Taller: Implementación de una canalización de fusión multimódulo.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con programación en Python
- Conocimientos de tecnologías básicas de sensores (por ejemplo, LiDAR, cámaras, RADAR)
- Familiaridad con ROS y procesamiento de datos
Audiencia
- Especialistas en fusión de sensores que trabajan en sistemas de navegación autónoma.
- Ingenieros de IA centrados en la integración multimódulo y el procesamiento de datos.
- Investigadores en el campo de la percepción de vehículos autónomos.
21 Horas
