Matlabによる自動運転

1 日目

グラウンドトゥル，スのラベル付け

目的:ビデオまたはイメージシーケンス内のグランドトゥルースデータにインタラクティブにラベル付けを行う方法や,検出/トラッキング・アルゴリズムによるラベル付けの自動化について学びます。

• グラウンドトゥル，スラベラ，アプリの概要
• 関心領域(roi)とシンのラベル付け
• ラベル付けの自動化
• グラウンドトゥルス結果の表示/エクスポト

センサ，デ，タの可視化

目的:カメラフレーム/レーダー/ライダー検出の視覚化や,イメージ座標の車両座標への変換,車両座標の車両座標への変換について学びます。

• 鳥瞰図プロットの作成
• センサ，計測範囲のプロット
• 検出物と車線の可視化
• 車両座標から▪▪メ▪▪ジ座標への変換
• 検出物と車線境界線によるビデオの注釈付け

車線と車両の検出

目的:放物線車線境界線モデルや，事前訓練された物体検出器を使用して車両を検出する方法にいて学びます。

• 鳥瞰図ビュ，の変換の実行
• 車線境界線の検出
• 車線モデルの計算
• グラウンドトゥル，スを使用した車線検出の検証
• 事前学習済みのオブジェクト検出器を使用した車両の検出

激光雷达点群の処理

目的:3次元点群として保存された激光雷达データを使用して,データのインポート,可視化および,点群をクラスターにセグメント化します。次に点群のレジストレ，ションを行い，蓄積点群マップを整列および構築します。

• 点群の▪▪ンポ▪▪トと可視化
• 点群の前処理
• 激光雷达デ，タからの物体のセグメント化
• 激光雷达デ，タからのマップの作成

2 日目

検出結果の融合と物体の追跡

目的:カメラやレーダーなどの複数のセンサー情報を融合する多目标追踪を作成する方法について学びます

• センサ，検出結果の前処理
• 物理的運動のモデル化
• 多目标跟踪器の使用

拡張オブジェクトの追跡

目的:確率仮説密度トラッカ，を作成して拡張オブジェクトを追跡し，その空間範囲を推定します。

• センサ，構成の定義
• 確率仮説密度トラッカ，の使用
• オブジェクトの空間範囲の推定

ドラ▪▪ビングシナリオの生成とセンサ▪▪のモデル化

目的:運転シナリオと合成レーダー/カメラセンサーの検出をインタラクティブに作成し,自動運転認識アルゴリズムをテストする方法について学びます。

• =>運転シナリオデザ運転シナリオデザナ.アプリの概要
• 道路，アクタ，センサ，を含むシナリオの作成
• シナリオのシミュレ，ションと可視化
• 検出の生成とシナリオのエクスポ，ト
• シナリオを使用したアルゴリズムのテスト