${message}

Разработка автономных транспортных средств в MATLAB

Цель курса

Этот однодневный курс дает практический опыт по разработке и верификации алгоритмов для автономных транспортных средств и систем содействия водителю (ADAS). Примеры и упражнения курса демонстрируют функционал MATLAB® и программного пакета Automated Driving System Toolbox™.

Рассматриваемые темы:

  • Маркировка исходных данных
  • Визуализация данных с сенсоров
  • Детектирование линий разметки и автомобилей
  • Слияние данных с сенсоров
  • Создание сценариев вождения и моделирование данных с сенсоров


Предварительная подготовка

Курс MATLAB для профессионалов или схожая подготовка. Курс Обработка изображений в MATLAB и базовые знания в области обработки изображений и компьютерного зрения, Глубокое обучение с MATLAB – желательно.


Программа курса

Маркировка исходных данных 

Цель: Интерактивная маркировка исходных данных на видео или последовательности изображений. Автоматизация маркировки данных используя предобученные детектор и алгоритмы слежения.

  • Обзоринструмента«Ground Truth Labeler»
  • Маркировка исходных данных
  • Автоматизация маркировки данных
  • Предпросмотр и экспорт результатов маркировки данных

 

Визуализация данных с сенсоров 

Цель: Визуализация данных с камеры, радара, лидара. Использование подходящей системы координат для преобразования изображения в систему координат транспортного средства и наоборот.

  • Преобразование кадра к виду сверху «bird’s-eye view»  
  • Построение графика областей покрытия сенсоров
  • Визуализация детектируемых объектов и линий разметки
  • Преобразование данных из системы координат автомобиля в систему координат исходного кадра
  • Добавление на видео аннотации: детектируемых объектов и линий разметки

 

Детектирование линий разметки и автомобилей 

Цель: Сегментация и нахождение модели параболического уравнения линии разметки. Использование предобученного детектора для нахождения автомобилей.

  • Выполнение преобразования к виду сверху
  • Детектирование точек линий 
  • Вычисление модели линии разметки
  • Валидация нахождения линий разметки
  • Нахождение автомобилей используя предобученные детекторы

 

Слияние данных с сенсоров

Цель: Создание трекера объектов на основе слияния данных с нескольких датчиков: камеры, радары, лидары.

  • Отслеживание нескольких объектов
  • Предварительная обработка обнаружений
  • Использование фильтра Калмана
  • Обслуживание нескольких треков
  • Отслеживание объектов с помощьюmulti-object-трекера

 

Создание сценариев вождения и моделирование данных с сенсоров 

Цель: Создание сценариев вождения и синтетических данных с радаров и камеры в интерактивном режиме для тестирования алгоритмов автономных транспортных средств

  • Обзоринструмента«Driving Scenario Designer app»
  • Создания сценариев с дорогой, и сенсорами
  • Симуляция и визуализация сценариев
  • Генерирование обнаружений и экспорт сценариев
  • Тестирование алгоритмов разработанными сценариями
Поделиться

Код тренинга

MLAD
*
Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных . Мы, ООО ЦИТМ "Экспонента" и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных». * - обязательные поля

${message}