MATLAB自动驾驶
일정보기및등록교육과정세부정보
2본일교육과정은실습위주로진행되며자율주행인지알고리즘을개발및검증하기위한다양한방법을다룹니다。예제및연습문제를통해matlab®및自动驾驶系统工具箱™기능을적절하게사용하는방법을알아봅니다。본과정의주내용은다음과같습니다。
- Ground Truth데이터레이블링
- 센서데이터시각화
- 차선검출및차량감지
- 激光雷达포激光雷达트클라우드처리
- 센서퓨전및추적
- 주행시나리오생성및센서모델링
1일차
실측데이터의레이블지정
학습목通讯录:대화형방식으로비디오나상시퀀스의실측데이터에레이블을지정합니다。감지및추적알고리즘으로레이블지정을자동화합니다。
- Ground Truth Labeler앱개
- 관심역(roi)과장면에레이블지정
- 자동레이블지정
- 실측결과보기및내보내기
센서데이터시각화
학습목通讯录:카메라프레임,레이다및라이다감지를시각화합니다。적절한좌` ` ` `계를사용하여` ` ` `상좌` ` ` `를차량좌` ` `로변환하고그반대로도변환합니다。
- 조감도플롯생성
- 센서커버리지역플로팅
- 감지및차선시각화
- 차량좌` ` ` ` `에서` ` ` ` `상좌` ` ` `로변환
- 감지및차선경계를사용해비디오에주석추가
차선검출및차량감지
학습목通讯录:포물선차선경계를분할하고모델링합니다。사전훈련된객체감지기를사용하여차량을감지합니다。
- 조감도보기변환수행
- 차선특징검출
- 차선모델계산
- 실측으로차선검출검
- 사전훈련된객체감지기를사용하여차량감지
라이다포트클라우드처리
학습목通讯录:3차원포트클라우드로저장된라이다데이터를활용합니다。포트클라우드를클러스터로분할하여포트클라우드를가져오고시각화하고처리합니다。포트클라우드를등록하여축적된포트클라우드맵을정렬하고구축합니다。
- 포트클라우드가져오기및시각화
- 포트클라우드전처리
- 라이다센서데이터에서객체분할
- 라이다센서데이터에서맵빌드
2일차
센서감지융합및추적
학습목通讯录:다중객체추적기를생성하여카메라,레이다,라이다같은여러센서로부터의정보를융합합니다。
- 다중객체추적
- 감지전처리
- 칼만필터활용
- 다중객체관리
- 다중객체추적기로추적
확장객체추적
학습목通讯录:확률가설밀도추적기를생성하여확장객체를추적하고공간범위를추정합니다。
- 센서구성정의
- 확장객체추적
- 공간범위추정
주행시나리오생성및센서모델링
학습목通讯录:대화형방식으로주행시나리오와합성레이다및카메라센서감지를생성하여자율주행인식알고리즘을테스트합니다。
- 驾驶场景设计师앱개
- 도로,액터,센서로구성된시나리오생성
- 시나리오시뮬레이션및시각화
- 감지생성및시나리오내보내기
- 시나리오로알고리즘테스트
수준:중급
수강자필수조건:
- MATLAB基础(matlab기본)
- MATLAB图像处理,计算机视觉与MATLAB이수및이미지처리와컴퓨터비전개념에대한기본지식
- 基于MATLAB的深度学习이수 권장
기간:2일
언어:英文,한국어