なぜセンサーフュージョンを行うのか?
自動運転は、今日のテクノロジー業界で最も注目されているトピックの 1 つであり、技術の継続的な進歩により、自動運転車は徐々に主流となり、マルチセンサー フュージョン技術が自動運転技術実現の鍵となります。単一のセンサーの応用には一定の限界があり、例えば天候が悪かったり、環境が複雑な場合にはセンサーの効果が大きく影響されます。これらの限界を克服するために、マルチセンサーフュージョン技術が誕生しました。マルチセンサー フュージョン テクノロジーは、複数のセンサーのデータを統合および処理して、より包括的で正確な認識結果を形成します。
近年、マルチセンサーフュージョン方式はさまざまなトップカンファレンスで徐々に注目を集めており、BEV知覚手法の提案により、フュージョンアルゴリズムの自由度がさらに高まり、当然のことながら注目のスポットとなっています。知覚アルゴリズムの研究 1．業界ではマルチセンサーフュージョン技術が広く使われており、UberやWaymoなどの企業も自動運転技術にマルチセンサーフュージョン技術を採用しており、今後の技術のさらなる発展により、マルチセンサーフュージョン技術はさらに普及するだろう。自動運転の応用は、自動運転技術の重要な原動力となっています。
ミリ波レーダーとカメラのフュージョンは、センサー フュージョン ソリューションで非常に人気のある方法であり、現在最も多く実装されているソリューションでもあります。カメラは照明不足や厳しい気象条件の影響を受けやすいため、カメラだけで 3D オブジェクトを検出しても正確な距離情報を得ることができません。ミリ波レーダーは正確な距離情報、速度情報などを提供し、24 時間稼働することができますが、スパース性とノイズにより主な情報源とはなりません。一般に、カメラは優れた解像度と分類能力を持ち、レーダーは正確な目標距離と速度の測定能力と悪天候への耐性を備えており、レーダーとカメラのセンサーを融合することで、両者の補完関係を最大限に活用することができます。全体的な認識を向上させます。
レーダーとカメラの融合にはさまざまな融合方法があります。一方で、BEV法の導入により学界で普及している事前核融合法は、核融合と大量論文の方向性に新たな機会をもたらし、非常に幅広い研究の展望をもたらしましたが、レーダーの原理と伝統的なものへの理解はまだ不十分です。検出方法によっては、さらなる最適化が制限されてしまいます。一方、現在業界で一般的に使用されているポストフュージョン手法は、リソースが少ないと同時に、プレフュージョン分野の内容とは大きく異なり、簡単に始めることができるものではありません。フュージョン前とフュージョン後のコンテンツを組み合わせたコースは、誰もがマルチセンサー フュージョンを始めるために非常に重要です。これは、多くの初心者がすぐに始められ、回り道を避けるのに役立ちます。自動運転の心臓チームは、ミリ波視覚融合の一般的な手法を徹底的に調査した後、データ処理、クラスタリング、追跡とマッチング、深層学習点群ソリューション、2D/3D 融合などの多方向から説明しました。そして学術界向けのチュートリアルも！
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コース概要
主な講師
Heart of Autopilot チームのメンバーである Naca は、ミリ波レーダーとカメラの融合によるターゲット検出とシーン認識に重点を置いています。
このコースは誰にでも適しています
コンピュータビジョンおよび自動運転知覚関連の研究方向の学士/修士号。
自動運転のための2D/3D知覚関連アルゴリズムエンジニア。
マルチセンサーフュージョン検出の方向への移行を希望する学生。
必要な基礎
Python、PyTorch、C++ の一定の基礎を持っていること。
BEV 認識アルゴリズム、従来のフィルタリングおよび最適化アルゴリズムについて一定の理解を持っている。
コンピューターには独自の GPU (少なくとも 10GB のビデオ メモリ) が必要です
収穫
従来のミリ波アルゴリズムとデータ処理についての深い理解。
一般的なミリ波レーダーの深層学習手法に習熟していること。
ミリ波ビジョンの 2D フュージョンおよび 3D フュージョン ソリューションを深く理解し、設計手法とアイデアに精通している。
マルチセンサー フュージョン タスクを深く理解し、業界で一般的な設計手法を習得し、独自のプロジェクトを構築できる。
始まる時間
このクラスは 2023 年 6 月 5 日に正式に開始され、2 か月間続き、プロセス全体が録画され、放送されます。
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(WeChat: AIDriver004)