Worum geht's
Du lernst Wahrnehmungssysteme für automatisiertes Fahren kennen: Sensorprinzipien, Kalibrierung, Kartendarstellungen sowie Methoden für Lokalisierung und Mapping. Du kannst Erkennungs-, Tracking- und Vorhersageverfahren auf Kameradaten und Punktwolken anwenden und deren Ergebnisse bewerten; außerdem reflektierst Du End-to-End-Perception und Teleoperation-Szenarien.
Was du danach kannst
- Funktionsprinzipien verschiedener Sensormodalitäten verstehen
- Kalibrierungsmethoden zur Vermeidung räumlicher und zeitlicher Fehlanpassungen anwenden
- verschiedene Kartenrepräsentationen wiedergeben
- Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) verstehen und passende Methoden anwenden
- Erkennungsprobleme analysieren und Methoden für Kamera- und Punktwolkendaten auswählen und anwenden
- Ergebnisse von Erkennungsmethoden bewerten
- Konzepte von Tracking und Prediction verstehen und geeignete Methoden nutzen
- End-to-End-Perception und Teleoperated-Driving-Szenarien analysieren
Aus was das Modul besteht