Multi-Sensor Data Fusion for Autonomous Navigation

• 具备Python程式设计经验
• 了解基本感测器技术（如LiDAR、摄影机、RADAR）
• 熟悉ROS与资料处理

目标受众

• 从事自主导航系统的感测器融合专家
• 专注于多感测器整合与资料处理的AI工程师
• 自动驾驶感知领域的研究人员

Multi-Sensor Data Fusion for Autonomous Navigation 是一门专业课程，旨在教导专家如何整合来自多个感测器的数据，以提升自动驾驶车辆的导航、感知和决策能力。

这门由讲师主导的培训（线上或线下）针对高级感测器融合专家和AI工程师，他们希望开发多感测器融合算法，并优化自动驾驶系统的即时导航。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解多感测器数据融合的基本原理和挑战。
• 实现感测器融合算法，用于即时自动导航。
• 整合来自LiDAR、摄像头和RADAR的数据，以增强感知能力。
• 分析并评估融合系统在各种条件下的性能。
• 开发实用的解决方案，用于感测器噪声降低和数据对齐。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在即时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

多传感器数据融合简介

• 数据融合在自主导航中的重要性
• 多传感器整合的挑战
• 数据融合在实时感知中的应用

传感器技术与数据特性

• LiDAR：点云生成与处理
• 相机：视觉数据捕捉与图像处理
• RADAR：物体检测与速度估算
• 惯性测量单元（IMUs）：运动追踪

数据融合基础

• 理论基础：卡尔曼滤波器、贝叶斯推论
• 数据关联与对齐技术
• 处理传感器噪声与不确定性

自主导航的融合算法

• 卡尔曼滤波器与扩展卡尔曼滤波器（EKF）
• 非线性系统的粒子滤波器
• 复杂动力学的无迹卡尔曼滤波器（UKF）
• 使用最近邻与联合概率数据关联（JPDA）进行数据关联

实践应用

• 整合LiDAR与相机数据进行物体检测
• 融合RADAR与相机数据进行速度估算
• 结合GPS与IMU数据进行精确定位

实时数据处理与同步

• 时间戳记与数据同步方法
• 延迟处理与实时性能优化
• 管理异步传感器的数据

高级技术与挑战

• 深度学习在数据融合中的应用
• 多模态数据整合与特征提取
• 处理传感器故障与数据退化

性能评估与优化

• 融合准确性的定量评估指标
• 不同环境条件下的性能分析
• 提高系统的稳健性与容错能力

案例研究与实际应用

• 自主车辆原型中的融合技术
• 成功部署的传感器融合算法
• 工作坊：实现多传感器融合流程

总结与下一步