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Multi-Object-Tracking für Automotive-Systeme

BESCHREIBUNG

Autonome Fahrzeuge wie selbstfahrende Autos sind entscheidend auf eine genaue Wahrnehmung ihrer Umgebung angewiesen. In diesem Kurs vermitteln wir Ihnen die Grundlagen der Mehrfachobjektverfolgung für Automobilsysteme. Zu den Hauptkomponenten gehören die Beschreibung und das Verständnis gängiger Sensoren und Bewegungsmodelle, Prinzipien, die Filtern zugrunde liegen, die eine unterschiedliche Anzahl von Objekten verarbeiten können, und eine Auswahl der wichtigsten MOT-Filter (Multi-Object Tracking). Der Kurs baut auf den in CHM013x eingeführten Konzepten und Ideen auf und erweitert diese: „Sensorfusion und nichtlineare Filterung für Automobilsysteme“. Insbesondere untersuchen wir, wie eine unbekannte Anzahl von Objekten lokalisiert werden kann, was verschiedene interessante Herausforderungen mit sich bringt. Wir konzentrieren uns auf Kameras, Laserscanner und Radarsensoren, die alle häufig in Fahrzeugen verwendet werden, und konzentrieren uns auf Situationen, in denen wir Fußgänger und Fahrzeuge in der Nähe verfolgen möchten. Die meisten der beteiligten Methoden sind jedoch allgemeiner und können zur Überwachung oder zur Verfolgung von z. B. biologischen Zellen, Sportlern oder Weltraummüll verwendet werden. Der Kurs enthält eine Reihe von Videos, Quizfragen und praktischen Aufgaben, in denen Sie einige der wichtigsten Algorithmen implementieren können. Lernen Sie von preisgekrönten und leidenschaftlichen Lehrern, um Ihr Wissen an der Spitze der Forschung zu selbstfahrenden Fahrzeugen zu erweitern. Chalmers gehört zu den Top-Ingenieurschulen, die sich durch eine enge Zusammenarbeit mit der Industrie auszeichnen.

Preis: $ 200 - KOSTENLOS zu prüfen!

Sprache: Englisch

Multi-Object Tracking für Automobilsysteme über edX, eine von Harvard und MIT gegründete Bildungsplattform.

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