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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 multimodal
- 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 y la incertidumbre en los sensores
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 extendido (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 LiDAR y de cámara para la detección de objetos
- Fusión de datos RADAR y de cámara para la estimación de 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 en los sensores y degradación de los datos
Evaluación del rendimiento y optimización
- Métricas de evaluación cuantitativas para la precisión de la fusión
- Análisis del rendimiento bajo diferentes condiciones ambientales
- Mejora de la robustez del sistema y la tolerancia a fallos
Casos de estudio y aplicaciones reales
- Técnicas de fusión en prototipos de vehículos autónomos
- Despliegue exitoso de algoritmos de fusión de sensores
- Taller: implementación de un flujo de trabajo de fusión multimodal
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con programación en Python
- Conocimiento de las tecnologías básicas de sensores (por ejemplo, LiDAR, cámaras, RADAR)
- Manejo familiar 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 multimodal y el procesamiento de datos
- Investigadores en el campo de la percepción de vehículos autónomos
21 Horas
