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Sensorfusion und nichtlineare Filterung für Automobilsysteme

Beschreibung

In diesem Kurs führen wir Sie in die Grundlagen der Sensorfusion für Automobilsysteme ein. Zu den Schlüsselkonzepten gehören die Bayes'sche Statistik und die rekursive Schätzung von interessierenden Parametern mithilfe einer Reihe verschiedener Sensoren. Der Kurs richtet sich an Studenten, die ein solides Verständnis der Bayes'schen Statistik erlangen möchten und wissen möchten, wie sie Informationen von verschiedenen Sensoren zusammenführen können. Wir betonen Probleme bei der Objektpositionierung, aber die untersuchten Techniken sind viel allgemeiner anwendbar. Der Kurs enthält eine Reihe von Videos, Quizfragen und praktischen Aufgaben, in denen Sie viele der wichtigsten Techniken implementieren und Ihre eigene Sensorfusions-Toolbox erstellen können. Der Kurs ist in sich geschlossen, wir empfehlen jedoch dringend, auch den Kurs ChM015x: Multi-Target-Tracking für Automobilsysteme zu belegen. Zusammen bieten diese Kurse eine hervorragende Grundlage, um fortgeschrittene Probleme im Zusammenhang mit der Wahrnehmung der Verkehrssituation um ein autonomes Fahrzeug mithilfe von Beobachtungen verschiedener Sensoren wie Radar, Lidar und Kamera anzugehen.  

Preis: $ 200 - KOSTENLOS zu prüfen!

Sensorfusion und nichtlineare Filterung für Automobilsysteme über edX, eine von Harvard und MIT gegründete Bildungsplattform.

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