Percezione Visiva per la Guida Autonoma

Affinché un'auto a guida autonoma possa navigare in sicurezza, deve prima interpretare accuratamente il mondo visivo che la circonda. Questo corso fornisce una solida base su come i dati visivi vengono elaborati per identificare ostacoli, segnaletica orizzontale e segnali stradali, trasformando i pixel grezzi in informazioni utilizzabili per i sistemi autonomi. Acquisirai una chiara comprensione di come le telecamere funzionano come sensori e di come trasformare immagini 2D in dati spaziali 3D. Alla fine di questo corso, sarai in grado di spiegare i meccanismi fondamentali che consentono a un veicolo di percepire il proprio ambiente e distinguere tra diversi tipi di partecipanti alla strada. Cosa imparerai: - Comprendere il modello della telecamera a foro stenopeico e la geometria della formazione dell'immagine - Eseguire la calibrazione della telecamera per tenere conto dei parametri intrinseci ed estrinseci - Identificare e abbinare le caratteristiche dell'immagine per tracciare il movimento tra i fotogrammi - Applicare tecniche di rilevamento degli oggetti per elementi stradali sia statici che dinamici - Esplorare le moderne architetture di visione e i transformers per una maggiore consapevolezza spaziale - Interpretare la segmentazione semantica per distinguere le superfici carrabili dagli ostacoli Il corso inizia con definizioni fondamentali di luce e geometria della telecamera prima di passare alla logica alla base di sofisticati algoritmi di riconoscimento e tracciamento. Leggerai spiegazioni dettagliate e analizzerai frammenti di codice che dimostrano come questi principi vengono applicati nella moderna tecnologia automobilistica. Questo corso è progettato per principianti interessati alla robotica, all'IA o all'ingegneria automobilistica. Non è richiesta alcuna esperienza precedente nella visione artificiale per iniziare. Inizia oggi il tuo viaggio nella tecnologia alla base della navigazione autonoma.