Fusione di dati multisensore per il rilevamento di obiettivi e la stima dello stato

Nei moderni sistemi autonomi, nella robotica e nelle applicazioni di tracciamento, fare affidamento su un singolo sensore spesso porta a dati incompleti o imprecisi. La combinazione di informazioni provenienti da più sensori è la chiave per ottenere un tracciamento, un rilevamento e una stima dello stato altamente accurati. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i principi fondamentali e le basi matematiche della fusione di dati multi-target e multi-sensore. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia, le architetture e i modelli matematici fondamentali della fusione dei sensori. - Applicare tecniche di stima classiche tra cui filtri Kalman, filtri Kalman estesi e moderni algoritmi di tracciamento. - Implementare metodi di associazione dei dati per abbinare correttamente le osservazioni del sensore con più obiettivi. - Analizzare le strategie di rilevamento e classificazione degli obiettivi per migliorare la precisione del processo decisionale in condizioni di incertezza. - Esplora i moderni paradigmi di fusione, tra cui la fusione assistita da reti neurali e le architetture decentralizzate. Il corso inizia con le definizioni fondamentali di sensori e modelli di rumore prima di avanzare alla stima dello stato, all'associazione dei dati e all'allineamento multi-sensore. Lavorerai attraverso spiegazioni teoriche dettagliate ed esempi di codice scritto passo-passo per consolidare la tua comprensione. Progettato per aspiranti ingegneri, scienziati dei dati e appassionati di robotica, questo corso richiede solo un background di base in algebra lineare e programmazione, senza alcuna esperienza precedente di fusione dei sensori.