Fusión de datos multisensor para detección de objetivos y estimación de estado

En los sistemas autónomos modernos, la robótica y las aplicaciones de seguimiento, confiar en un solo sensor a menudo conduce a datos incompletos o inexactos. Combinar información de múltiples sensores es la clave para lograr un seguimiento, detección y estimación de estado altamente precisos. Este curso basado en texto lo guía a través de los principios básicos y los fundamentos matemáticos de la fusión de datos multiobjetivo y multisensor. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología fundamental, las arquitecturas y los modelos matemáticos de la fusión de sensores. - Aplique técnicas de estimación clásicas, incluidos los filtros de Kalman, los filtros de Kalman extendidos y los algoritmos de seguimiento modernos. - Implementar métodos de asociación de datos para emparejar correctamente las observaciones del sensor con múltiples objetivos. - Analizar estrategias de detección y clasificación de objetivos para mejorar la precisión de la toma de decisiones bajo incertidumbre. - Explore los paradigmas de fusión modernos, incluida la fusión asistida por redes neuronales y las arquitecturas descentralizadas. El curso comienza con definiciones fundamentales de sensores y modelos de ruido antes de avanzar a la estimación de estado, asociación de datos y alineación de sensores múltiples. Trabajará a través de explicaciones teóricas detalladas y ejemplos de código escrito paso a paso para solidificar su comprensión. Diseñado para aspirantes a ingenieros, científicos de datos y entusiastas de la robótica, este curso requiere solo una formación básica en álgebra lineal y programación, sin necesidad de experiencia previa en fusión de sensores.