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Temario del curso
Introducción a la fusión de datos de múltiples sensores
- Importancia de la fusión de datos en la navegación autónoma
- Desafíos de la integración multisensorial
- 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 e 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 no lineal por muestra (UKF) para dinámicas complejas
- Asociación de datos mediante el método del Vecino más cercano y Asociación Probabilística Conjunta 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 GPS e IMU para una localización precisa
Procesamiento y sincronización de datos en tiempo real
- Métodos de marcaje de tiempo 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 multimodales y extracción de características
- Gestión de fallos de 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 del sistema y tolerancia a fallos
Casos de estudio y aplicaciones del mundo real
- Técnicas de fusión en prototipos de vehículos autónomos
- Implementación exitosa de algoritmos de fusión de sensores
- Taller: implementación de una tubería (pipeline) de fusión multisensorial
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con programación en Python
- Conocimiento de tecnologías básicas de sensores (p. ej., LiDAR, cámaras, RADAR)
- Familiaridad con ROS y procesamiento de datos
Público objetivo
- Especialistas en fusión de sensores que trabajan en sistemas de navegación autónoma
- Ingenieros de IA centrados en la integración multisensorial y el procesamiento de datos
- Investigadores en el campo de la percepción de vehículos autónomos
21 Horas
