Multi-Sensor Data Fusion for Autonomous Navigation

• 具備Python程式設計經驗
• 了解基本感測器技術（如LiDAR、攝影機、RADAR）
• 熟悉ROS與資料處理

目標受眾

• 從事自主導航系統的感測器融合專家
• 專注於多感測器整合與資料處理的AI工程師
• 自動駕駛感知領域的研究人員

Multi-Sensor Data Fusion for Autonomous Navigation 是一門專業課程，旨在教導專家如何整合來自多個感測器的數據，以提升自動駕駛車輛的導航、感知和決策能力。

這門由講師主導的培訓（線上或線下）針對高級感測器融合專家和AI工程師，他們希望開發多感測器融合算法，並優化自動駕駛系統的即時導航。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解多感測器數據融合的基本原理和挑戰。
• 實現感測器融合算法，用於即時自動導航。
• 整合來自LiDAR、攝像頭和RADAR的數據，以增強感知能力。
• 分析並評估融合系統在各種條件下的性能。
• 開發實用的解決方案，用於感測器噪聲降低和數據對齊。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實際操作。

課程定制選項

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們安排。

多傳感器數據融合簡介

• 數據融合在自主導航中的重要性
• 多傳感器整合的挑戰
• 數據融合在實時感知中的應用

傳感器技術與數據特性

• LiDAR：點雲生成與處理
• 相機：視覺數據捕捉與圖像處理
• RADAR：物體檢測與速度估算
• 慣性測量單元（IMUs）：運動追蹤

數據融合基礎

• 理論基礎：卡爾曼濾波器、貝葉斯推論
• 數據關聯與對齊技術
• 處理傳感器噪聲與不確定性

自主導航的融合算法

• 卡爾曼濾波器與擴展卡爾曼濾波器（EKF）
• 非線性系統的粒子濾波器
• 複雜動力學的無跡卡爾曼濾波器（UKF）
• 使用最近鄰與聯合概率數據關聯（JPDA）進行數據關聯

實踐應用

• 整合LiDAR與相機數據進行物體檢測
• 融合RADAR與相機數據進行速度估算
• 結合GPS與IMU數據進行精確定位

實時數據處理與同步

• 時間戳記與數據同步方法
• 延遲處理與實時性能優化
• 管理異步傳感器的數據

高級技術與挑戰

• 深度學習在數據融合中的應用
• 多模態數據整合與特徵提取
• 處理傳感器故障與數據退化

性能評估與優化

• 融合準確性的定量評估指標
• 不同環境條件下的性能分析
• 提高系統的穩健性與容錯能力

案例研究與實際應用

• 自主車輛原型中的融合技術
• 成功部署的傳感器融合算法
• 工作坊：實現多傳感器融合流程

總結與下一步