Percepcja LiDAR dla Autonomous Driving

Szkolenie obejmuje klasyczne metody przetwarzania chmury punktów dla ADAS, a także metody oparte na głębokim uczeniu dla autonomicznej jazdy.
Kod: AUT-028
Czas trwania: 8 godzin

Opis szkolenia

Wraz z wprowadzeniem sensorów LiDAR (Light Detection and Ranging) do ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) i autonomicznej jazdy, pojawiła się potrzeba algorytmów percepcji, które bezpośrednio analizują chmury punktów.

W ramach tego szkolenia:
  • Uzyskasz pogląd na ADAS i Autonomous Driving z perspektywy przetwarzania danych LiDAR
  • Zrozumiesz tradycyjną konfigurację systemu I będziesz koordynować ramki, pojęcia opóźnienia i jittera
  • Zrozumiesz szczegóły klasycznych algorytmów przetwarzania chmury punktów dla scenariusza ADAS
  • Zdobędziesz praktyczne doświadczenie w implementacji przynajmniej jednego z klasycznych algorytmów w C ++
  • Uzyskasz przegląd podejść do postrzegania głębokiego uczenia się w scenariuszu jazdy autonomicznej
  • Zrozumiesz, jak mierzyć dokładność algorytmów i wdrażać je na najnowocześniejszym sprzęcie
  • Uzyskasz przegląd otwartych zbiorów danych do autonomicznej jazdy

Plan szkolenia

Krótkie wprowadzenie do ADAS i autonomicznej jazdy
  • Poziomy autonomii, klasyczny stos AD
  • Gracze na rynku, opcje montażu LiDAR
  • Kierunki technologiczne LiDAR
  • Przegląd dostawców i modeli LiDAR
  • Charakterystyka LiDARów Velodyne
  • Poziomy ASIL, ISO26262

Podstawowa konfiguracja systemu
  • Systemy współrzędnych (globalne, lokalne, pojazd ego, sensor, inni uczestnicy ruchu)
  • Kalibrowanie
  • Synchronizacja
  • Opóźnienie i jitter

Klasyczne algorytmy percepcji chmury punktów
  • Przegląd zadań percepcji, które można rozwiązać za pomocą LiDAR
  • Akumulacja wielu klatek (kompensacja ruchu)
  • Wykrywanie / odejmowanie podłoża
  • Siatka obłożenia
  • Klasteryzacja (DBscan)
  • Estymacja wypukłego kadłuba
  • Wykrywanie pasa ruchu z chmury punktów

Ćwiczenia praktyczne
  • Przegląd kodu implementującego usuwanie płaszczyzny uziemienia, klasteryzację, ekstrakcję wypukłego kadłuba i wizualizację w C ++ z bibliotekami Eigen i PCL.
  • Praktyczne zadanie polegające na zaimplementowaniu jednego z następujących algorytmów: Usunięcie płaszczyzny uziemienia za pomocą RANSAC & Obliczanie kadłuba wypukłego za pomocą skanu Grahama

Percepcja za pomocą sieci neuronowych
  • Wprowadzenie do podejść opartych na głębokim uczeniu się
  • Taksonomia sieci neuronowych do przetwarzania chmury punktów
  • Blok podstawowy: PointNet
  • VoxelNet (wykrywanie BEV)
  • DRUGI (detekcja BEV)
  • PointPillars (detekcja BEV)
  • Szybcy i wściekli (wykrywanie i przewidywanie BEV)
  • Frustum PointNet (widok projekcji, detekcja)
  • MV3D (wykrywanie mutiview)
  • Fuzja z wieloma widokami, MVF (wykrywanie mutiview)
  • Multi-View LidarNet (multitarget: segmentacja i wykrywanie)

Otwarte zbiory danych do autonomicznej jazdy
  • KITTI
  • Semantyczny KITTI
  • nuScenes
  • Waymo
  • Argoverse
  • Lyft Level-5
  • Udacity

Ciągłe wdrażanie modeli uczenia głębokiego
  • Wskaźniki dokładności
  • Nieregresywne wdrażanie

Platformy obliczeniowe do autonomicznej jazdy
  • Przegląd platform: DrivePX2, Pegasus, Mobileye, komputer pokładowy Tesli
  • Biblioteka wnioskowania TensorRT

Cele

  • Po tym szkoleniu będziesz w stanie zrozumieć spektrum klasycznych i głębokich algorytmów percepcji, które przetwarzają dane chmury punktów z LiDAR.
  • Zdobędziesz praktyczne doświadczenie we wdrażaniu wybranego algorytmu w C ++

Grupa docelowa

  • Ten kurs jest przeznaczony dla programistów algorytmów widzenia komputerowego w branży motoryzacyjnej

Harmonogram w Online Cennik
Zapisz sie na nastepny kurs
+
Wczesniejsza rejestracja gwarantuje priorytet. Powiadomimy panstwa o nastepnym zaplanowanym szkoleniu na ten temat.
Online 1760 zł
Bucharest 1760 zł
Kraków 1760 zł
Wroclaw 1760 zł

Uprzejmie informujemy, że płatność za każde szkolenie będzie realizowana w lokalnie obowiązującej walucie. Jednocześnie informujemy, że podane ceny mogą ulec zmianie w zależności od lokalizacji szkolenia oraz trybu jego realizacji. Do ceny netto widocznej przy wybranym szkoleniu należy doliczyć 23% podatku VAT.

Szkolenia, które mogą Cię zainteresować:
AUT-028106361

Zarejestruj się na następne szkolenie

Imię*
Nazwisko*
Firma
Email*
Preferred Location
Numer telefonu*
Twój komentarz
Masz jeszcze jakieś pytania?
Skontaktuj się z nami
Thank you.
Your request has been received.