План на курса

Въведение в сензорите за автономни превозни средства

  • Преглед на архитектурата на автономните превозни средства
  • Ролята на сензорите в технологията за самоуправление
  • Предизвикателствата и ограниченията на възприятието, базирано на сензори

LiDAR сензори в автономните превозни средства

  • Как работи LiDAR: принципи и приложения
  • Обработка на данни от LiDAR и 3D картографиране
  • Силни страни и ограничения на LiDAR в системите за самоуправление

Радарни и ултразвукови сензори

  • Радар за откриване на обекти и избягване на сблъсъци
  • Интерпретиране на радарните сигнали и Доплеровият ефект
  • Ултразвукови сензори за навигация с ниска скорост

Камери и Computer Vision системи

  • Типове камери, използвани в автономните превозни средства
  • Техники за обработка на изображения за разпознаване на обекти
  • Приложения на дълбокото обучение във визуалното възприятие

Sensor Fusion и Data Integration

  • Въведение в техниките за сензорно сливане
  • Комбиниране на данни от LiDAR, радар и камери за по-голяма точност
  • Подходи на Калман филтрирането и дълбокото обучение към сензорното сливане

Обработка в реално време и автономно вземане на решения

  • Латентност и ограничения в реално време в автономното възприятие
  • Обработка на данни от сензори за навигация и избягване на препятствия
  • Казуси: Tesla, Waymo и други лидери в индустрията

Тестване и калибриране на сензорите за автономни превозни средства

  • Методи за калибриране на сензори и корекция на грешки
  • Тестване на производителността на сензорите в различни среди
  • Оптимизиране на разположението на сензорите за подобрено възприятие на превозното средство

Бъдещи тенденции в сензорното оборудване за автономни превозни средства

  • Нови сензорни технологии в самоуправляващите се автомобили
  • Развитие, водено от изкуствен интелект в анализа на данните от сензорите
  • Бъдещето на напълно автономните системи за възприятие на превозните средства

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на автомобилните системи и електроника
  • Опит с програмни езици като Python или MATLAB
  • Основни познания по системи за управление и обработка на сигнали

Целева аудитория

  • Инженери, работещи в областта на разработката на автономни превозни средства
  • Automotive специалисти, интересуващи се от интеграция на сензори
  • IoT специалисти, проучващи приложения на сензори в интелигентната мобилност
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории