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培訓:自動駕駛多傳感器融合技術
作者: 未名 來源: 汽車制動網 日期: 2019年10月15日

基于可靠性和安全的考慮,多傳感器融合成為自動駕駛感知方案的主流。
 
本課程介紹自動駕駛汽車主要傳感器及其感知算法,并重點學習多傳感器數據融合基本理論、自動駕駛常用融合算法和融合方案、最新多傳感器數據融合技術。通過本課程的學習,能初步理解和掌握自動駕駛的感知系統和多傳感器數據融合算法、最新多傳感器數融合技術,提高開發工程師、管理人員和研究人員對自動駕駛原理的理解和研發能力。
 
授課對象
◆自動駕駛汽車相關研發工程師、系統工程師
◆汽車行業前瞻研究人員、分析師
◆汽車相關管理人員、投資人、相關政府和園區項目負責人
 
課程收益
◆熟悉多傳感器數據融合定義、架構和處理流程
◆學習多傳感器數據融合的最新濾波算法
◆學習數據融合最新數據關聯和航跡關聯算法
◆學習自動駕駛數據融合實際應用當中的最新技術和最新算法及趨勢
◆學習國外Tier1廠商的經典數據融合技術和方案
 
課程內容(2天)


時間 內容
11月22日
上午
1、課程介紹
2、數據融合定義
3、自動駕駛多傳感器數據融合算法與結構
   3.1 數據融合的層級
   3.2 數據融合不同層級介紹
   3.3 數據融合處理過程
   3.4 數據融合的結構
4、傳感器數據預處理技術
   4.1 坐標變換
   4.2 野值剔除技術
   4.3 數據壓縮技術
   4.4 數據聚類技術
11月22日
下午
5、貝葉斯推理
   5.1 貝葉斯推理
   5.2 貝葉斯推理和景帝啊概率推理的比較
6、狀態估計與線性濾波方法
   6.1 參數估計
   6.2 卡爾曼濾波
   6.3 a-β與α-β-γ濾波
   6.4 其它線性濾波技術
   6.5 卡爾曼濾波與其它線性濾波方法性能比較
7、非線性濾波方法
   7.1 擴展卡爾曼濾波
   7.2 不敏卡爾曼濾波
   7.3 粒子濾波
   7.4 不同非線性濾波方法的比較
8、自動駕駛機動目標跟蹤方法
   8.1 具有機動檢測的跟蹤算法
   8.2 自適應跟蹤算法
   8.3 機動跟蹤算法性能比較
9、自動駕駛中基于約束條件的濾波方法
   9.1 等式約束下的濾波方法
   8.2 不等式約束下的濾波方法
10、自動駕駛中多傳感器數據無序量測濾波方法
   10.1 單步無序量測的濾波方法
   10.2 多步無序量測的濾波方法
11月23日
上午
11、多目標跟蹤航跡起始
   11.1 航跡起始波門形狀和尺寸
   11.2 不同航跡起始算法
   11.3 航跡起始算法比較與分析
   11.4 航跡起始中有關問題討論
12、數據關聯算法
   12.1 最近鄰數據關聯算法
   12.2 概率數據互聯算法
   12.3 聯合概率數據互聯算法
   12.4 多假設法
13、航跡關聯方法
   13.1 最近鄰航跡關聯算法
   13.2 序貫航跡關聯算法
   13.3 0-1整數規劃航跡關聯算法
11月24日
下午
14、多目標終結理論與航跡管理
   14.1 多目標終結理論
   14.2 航跡管理
15、ADAS和自動駕駛數據融合方案和架構
   15.1 航跡融合方案和架構
   15.2 數據級融合方案和架構
16、PHD多傳感器數據融合方法介紹
 
講師簡介
李博士
畢業于上海交通大學,獲博士學位,某全球一流Tier1公司自動駕駛高級技術專家。先后在國際知名汽車技術公司和國內知名整車廠擔任智能駕駛專家和架構師,負責ADAS系統開發和L3級別高速公路自動駕駛開發工作,在環境感知、多傳感器數據融合和智能駕駛功能開發領域近十余年的實際工程經驗。
 
開課信息
開課日期:2019年11月22日 – 11月23日
上課時間:9:00AM– 16:30PM(午餐1小時)
主辦單位:中國汽車產業培訓基地
培訓規模:30 – 40人
 
提交報名信息,請掃描如下二維碼或打開鏈接
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https://www.jsform.com/web/formview/59d19efbbb7c7c467e0cb08c
 
如需咨詢更多詳情,歡迎致電:021-50325218
 
注意事項
- 為確保您上課的權益,報名后,若未收到任何回復,敬請來電咨詢確認。
- 為尊重講師的知識產權,僅提供紙質講義一份。
- 本課程因人數或其他因素造成課程取消,主辦方將無息辦理退費,敬請見諒!

(轉載請注明來源: 汽車制動網/chebrake.com 責任編輯:Jack)

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