LiDAR pentru Autonomous Driving

Acest training abordeaza metodele clasice de point cloud processing pentru ADAS precum si metodele deep learning pentru zona de Autonomous Driving.
Cod: AUT-028
Durata: 8 ore

Descriere

Prin introducerea senzorilor LiDAR (Light Detection and Ranging) in ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) si Autonomous Driving, a aparut nevoia unor perception algorithms care sa analize in mod direct point clouds.

In acest curs vei:

  • Beneficia de o prezentare a ADAS si Autonomous Driving din perspectiva procesarii de date LiDAR
  • Intelege configurarea traditionala a sistemului si coordinate frames, precum si notiunile de latency & jitter
  • Intelege detaliile algoritmilor clasici de point cloud processing pentru scenariul ADAS
  • Invata cum sa implementezi cel putin unul dintre algoritmii clasici folosind C++
  • Avea o prezentare a abordarilor deep learning legate de perceptie in scenariul de autonomous driving
  • Intelege cum sa masori acuratetea algoritmilor si cum sa ii implementezi in componentele hardware de ultima generatie
  • Afla despre open datasets pentru autonomous driving

Subiecte curs

Scurta introducere in ADAS si Autonomous Driving
  • Nivele de autonomie, classic AD stack
  • Diferitii furnizori din piata, optiuni de montare pentru LiDAR
  • LiDAR – directii tehnologice
  • Prezentarea furnizorilor si modelelor LiDAR
  • Caracteristicile LiDAR oferite de Velodyne
  • ASIL levels, ISO26262

Setarea de baza a sistemului
  • Sisteme de coordonate (global, local, ego-vehicle, senzori, alti participanti la trafic)
  • Calibrare
  • Sincronizare
  • Latency & jitter

Algoritmi clasici de point-cloud perception
  • Prezentarea sarcinilor legate de perceptie care pot sa fie rezolvate cu LiDAR
  • Multi-frame accumulation (motion compensation)
  • Ground detection/subtraction
  • Occupancy grid
  • Clusterization (DBscan)
  • Convex hull estimation
  • Lane detection folosind point cloud

Practica
  • Revizuirea codului care implementeaza elemente precum ground plane removal, clusterization, convex hull extraction si visualization in C++ folosind Eigen si PCL libraries
  • Implementarea unuia dintre urmatorii algoritmi: Ground plane removal cu RANSAC & Convex hull calculation cu Graham scan

Perceptie cu retele neuronale
  • Introducere in abordarile bazate deep learning
  • Taxonomia retelelor neuronale pentru point cloud processing
  • Basic block: PointNet
  • VoxelNet (BEV detection)
  • SECOND (BEV detection)
  • PointPillars (BEV detection)
  • Fast and Furious (BEV detection and prediction)
  • Frustum PointNet (projection view, detection)
  • MV3D (mutiview detection)
  • Multiview fusion, MVF (mutiview detection)
  • Multi-View LidarNet (multitarget: segmentation and detection)

Open datasets pentru autonomous driving
  • KITTI
  • Semantic KITTI
  • nuScenes
  • Waymo
  • Argoverse
  • Lyft Level-5
  • Udacity

Continuous deployment a modelelor de deep learning
  • Metrici legate de acuratete
  • Non-regressive deployment

Platforme de calcul pentru autonomous driving
  • Prezentare platforme: DrivePX2, Pegasus, Mobileye, computer Tesla
  • TensorRT inference library

Obiective

  • In urma acestui training vei intelege o arie larga de algoritmi clasici si deep learning perception care proceseaza point cloud data generate de LiDAR
  • Vei experimenta implementarea de algoritmi in C++

Public tinta

  • Programatorii care lucreaza cu computer vision algorithm pentru industria automotive

Alege oras Online Pret
Inregistreaza-te pentru urmatorul curs.
+
Inregistrarea la urmatorul curs va asigura prioritatea pe lista de inscriere. Veti fi contactat pentru confirmarea inscrierii in momentul in care urmatorul curs este programat.
Online 1900 RON
Bucuresti 1900 RON
Cracovia 1900 RON
Wroclaw 1900 RON

Facturile pentru curs sunt emise in moneda locala. Toate preturile de mai sus pot fi supuse modificarilor in functie de locul unde se desfasoara trainingul si modul de livrare. Preturile pot fi supuse modificarilor si in perioada in care se programeaza. Pentru persoane fizice pretul este cel afisat. Pentru persoane juridice se adauga TVA.

Alte cursuri care te-ar putea interesa:

Inscrie-te!

Prenume*
Nume*
Companie
Adresa email*
Alege oras
Telefon
Observatii
Mai ai intrebari?
Contacteaza-ne.
Thank you.
Your request has been received.