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Temario del curso
Introducción a la fusión de datos multisensor
- Importancia de la fusión de datos en la navegación autónoma.
- Desafíos de la integración multisensor.
- 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
- Fundamentos matemáticos: filtros de Kalman e inferencia bayesiana.
- Técnicas de asociación y alineación de datos.
- Gestión del ruido en los sensores y la incertidumbre.
Algoritmos de fusión para navegación autónoma
- Filtro de Kalman y Filtro de Kalman Extendido (EKF).
- Filtro de partículas para sistemas no lineales.
- Filtro de Kalman sin esencia (UKF) para dinámicas complejas.
- Asociación de datos mediante Vecino Más Cercano y Asociación Conjunta Probabilística de Datos (JPDA).
Implementación práctica de la fusión de sensores
- Integración de datos de LiDAR y cámara para la detección de objetos.
- Fusión de datos de RADAR y cámara para la estimación de velocidad.
- Combinación de datos de GPS e IMU para una localización precisa.
Procesamiento y sincronización de datos en tiempo real
- Métodos de marcado temporal y sincronización de datos.
- Gestión de la latencia y optimización del rendimiento en tiempo real.
- Gestión de datos provenientes 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 en los sensores y datos degradados.
Evaluación del rendimiento y optimización
- Métricas de evaluación cuantitativa para la precisión de la fusión.
- Análisis de rendimiento bajo diferentes condiciones ambientales.
- Mejora de la robustez y tolerancia a fallos del sistema.
Casos de estudio y aplicaciones en el mundo real
- Técnicas de fusión en prototipos de vehículos autónomos.
- Despliegue exitoso de algoritmos de fusión de sensores.
- Taller: implementación de una tubería (pipeline) de fusión multisensor.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con programación en Python.
- Conocimientos básicos sobre tecnologías de sensores (por ejemplo, LiDAR, cámaras, RADAR).
- Conocimiento del uso de ROS y procesamiento de datos.
Público objetivo
- Especialistas en fusión de sensores que trabajan en sistemas de navegación autónoma.
- Ingenieros de IA enfocados en la integración multisensor y el procesamiento de datos.
- Investigadores en el campo de la percepción de vehículos autónomos.
21 Horas
