Termine und Anmeldung

Voraussetzungen

Kenntnisse ensprechend folgender Schulungen oder äquivalent: MATLAB Grundlagen, Bildverarbeitung mit MATLAB, Maschinelles Sehen mit MATLAB. Darüber hinaus wird Deep Learning mit MATLAB empfohlen.

Autonomes Fahren mit MATLAB

Dieser zweitägige Kurs liefert eine Einführung in die Entwicklung und Verifizierung von Algorithmen zur Umgebungswahrnehmung. Beispiele und Übungen verdeutlichen die Verwendung geeigneter Funktionalitäten von MATLAB^® und der Automated Driving System Toolbox^™.

Themen sind unter anderem:

Erstellen von Ground-Truth-Daten
Visualisieren von Sensordaten
Fahrspur- und Fahrzeugerkennung
Arbeiten mit Lidar-Punktwolken
Tracken und Zusammenführen von Sensordaten
Erzeugen von Fahrszenarien und Synthetisieren von Sensordaten

Detaillierte Kursbeschreibung anzeigen

Voraussetzungen

Tag 1 von 2
Erstellen von Ground-Truth-Daten	Ziel: Interaktives und automatisiertes Erstellen der Ground-Truth aus Videos und Bildsequenzen. Verwenden der "Ground Truth Labeler App" Beschriften von ROIs (Region of Interest) und Szenen Automatisiertes Erstellen der Ground-Truth mithilfe von Detektions- und Tracking Algorithmen Betrachten und exportieren der Ground-Truth
Visualisierung von Sensordaten	Ziel: Visualisieren von Kamerabildern, Radar- und Lidardaten. Verwenden geeigneter Koordinatensysteme. Visualisierung in Vogelperspektive Grafische Darstellung der Sensorabdeckung Visualisierung von detektierten Objekten und Fahrspur Transformation zwischen Fahrzeug- und Bildkoordinaten Kennzeichnung detektierter Objekte und Fahrspurbegrenzung in Videos
Fahrspur- und Fahrzeugerkennung	Ziel: Segmentieren und Modellieren von Fahrspurbegrenzungen. Verwenden vortrainierter Detektoren zur Fahrzeugerkennung. Transformation von Bilddaten in Vogelperspektive Erkennen der Fahrspurmarkierung Erstellen eines Fahrspurmodells Abgleich von Fahrspurerkennung und Ground-Truth Erkennen von Fahrzeugen
Arbeiten mit Lidar-Punktwolken	Ziel: Arbeiten mit Lidar-Daten, dargestellt als 3D-Punktwolken. Importieren, Anzeigen und Verarbeiten von Punktwolken. Ausrichten der Punktwolken und Erstellen einer Karte. Importieren und Anzeigen von Punktwolken Vorverarbeiten von Punktwolken Segmentieren von Objekten aus Lidar-Sensordaten Erstellen einer Karte basierend auf Lidar-Sensordaten

Tag 2 von 2
Tracken und Zusammenführen von Sensordaten	Ziel: Erzeugen eines Multi-Object Trackers um Informationen verschiedener Sensoren, wie z.B. Kamera, Radar und Lidar, zusammenzuführen. Tracken mehrerer Objekte Vorverarbeiten von Detektionen Verwendung von Kalman-Filtern Verwalten mehrerer Tracks Arbeiten mit dem Multi-Object Tracker
Tracken von erweiterten Objekten	Ziel: Erstellen eines Trackers zum Tracken von erweiterten Objekten und Bestimmen ihrer Maße. Definieren von Sensorkonfigurationen Tracken von erweiterten Objekten Schätzen der räumlichen Ausdehnung
Erzeugen von Fahrszenarien und Synthetisieren von Sensordaten	Ziel: Erzeugen künstlicher Fahrszenarien, sowie Radar- und Kameradetektionen um Algorithmen zur Umgebungswahrnehmung zu testen. Verwenden der "Driving Scenario Designer App" Erzeugen von Szenarien mit Straßen, Akteuren und Sensoren Simulation und Visualisierung von Szenarien Erzeugen von Detektionen und Exportieren von Szenarien Testen von Algorithmen in Szenarien

Termin garantiert.

Bei Anmeldung für einen dieser Kurse ist sichergestellt, dass der Kurs zum angegebenen Termin stattfindet und nicht verschoben oder storniert wird.

Termine und Anmeldung

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Datum	Ort	Sprache	Preis
27 Feb 2020- 28 Feb 2020	Deutschland, Ismaning (bei München)	German	EUR 1.400
04 Mrz 2020- 05 Mrz 2020	Republik Korea, Gangnam, Seoul	Korean	KRW 900.000
05 Mrz 2020- 06 Mrz 2020	US, Michigan, Novi	English	USD 1.500
23 Apr 2020- 24 Apr 2020	Online 9:00 Uhr bis 17:00 Uhr US-amerikanische östliche Sommerzeit	English	USD 1.500
21 Mai 2020- 22 Mai 2020	US, Massachusetts, Natick	English	USD 1.500
09 Jun 2020- 10 Jun 2020	China, 北京	Chinese	CNY 6.000
18 Jun 2020- 19 Jun 2020	US, California, San Jose	English	USD 1.500
19 Jun 2020	Japan, 名古屋市	Japanese	JPY 70.000
07 Jul 2020- 08 Jul 2020	China, 上海	Chinese	CNY 6.000
16 Jul 2020- 17 Jul 2020	Deutschland, Böblingen	German	EUR 1.400
23 Jul 2020- 24 Jul 2020	Republik Korea, Gangnam, Seoul	Korean	KRW 900.000
30 Jul 2020- 31 Jul 2020	US, Michigan, Novi	English	USD 1.500
15 Sep 2020- 16 Sep 2020	China, Guangzhou City	Chinese	CNY 6.000
17 Sep 2020- 18 Sep 2020	Online 9:00 Uhr bis 17:00 Uhr US-amerikanische östliche Sommerzeit	English	USD 1.500
09 Okt 2020	Japan, 東京都	Japanese	JPY 70.000
28 Okt 2020- 29 Okt 2020	China, Futian district of Shenzhen City	Chinese	CNY 6.000
29 Okt 2020- 30 Okt 2020	US, Michigan, Novi	English	USD 1.500
24 Nov 2020- 25 Nov 2020	China, 北京	Chinese	CNY 6.000
22 Dez 2020- 23 Dez 2020	China, 上海	Chinese	CNY 6.000

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