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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
- Bases matemáticas: Filtros de Kalman, inferencia bayesiana.
- Técnicas de asociación y alineamiento de datos.
- Manejo del ruido y la incertidumbre en los sensores.
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 ruido (UKF) para dinámicas complejas.
- Asociación de datos utilizando Vecino Más Cercano y Asociación de Datos Probabilística Conjunta (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 GPS e IMU para una localización precisa.
Procesamiento y Sincronización de Datos en Tiempo Real
- Métodos de etiquetado temporal 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 sensores y datos degradados.
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.
Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
- Técnicas de fusión en prototipos de vehículos autónomos.
- Implementaciones exitosas de algoritmos de fusión de sensores.
- Taller: Implementación de una canalización de fusión multisensor.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con programación en Python.
- Conocimiento de las tecnologías básicas de sensores (por ejemplo, LiDAR, cámaras, RADAR).
- Dominio de ROS y procesamiento de datos.
Audiencia Objetivo
- Especialistas en fusión de sensores que trabajan en sistemas de navegación autónoma.
- Ingenieros de IA centrados en la integración multisensor y el procesamiento de datos.
- Investigadores en el campo de la percepción de vehículos autónomos.
21 Horas
