Actualitat

Fusió de sensors i deep learning en medis dispersius

Els vehicles no tripulats i semiautònoms requereixen un conjunt complet de sensors que, almenys, necessita càmeres, LIDAR (Light Detection And Ranging) i radar per cobrir els requisits de percepció. Si bé el costat del maquinari és avui dia ben conegut a CD6, on s'integren les càmeres de maquinari i LIDAR, una solució completa necessita una percepció millorada del programari per, com per exemple, per a la detecció de vianants o amenaces a llargues distàncies. Aquest projecte ajudarà a impulsar una línia de treball a CD6 al voltant d'aspectes basats en programari de percepció i fusió de sensors de generadors d'imatges i núvols de punts d'alta densitat.

El projecte investigarà l'ús d'una solució de càmera+LIDAR per a la detecció en medis dispersius, com la boira o el fum, que és un problema d'evident rellevància que es pot abordar mitjançant programari utilitzant enfocaments basats en aprenentatge profund. Aquest treball de recerca té com a objectiu investigar, analitzar, proposar i desenvolupar algorismes de fusió de sensors que permetin integrar el processament d'imatges a temps real de diferents sensors d'imatge, dades de radar i LIDAR respectivament. S'espera que aquest enfocament amb múltiples sensors cobreixi els diferents modes de fallida dels sensors i, per tant, proporcioni un entorn de treball sòlid en totes les condicions climàtiques.

Aquest projecte ha rebut finançament del programa de recerca i innovació Horitzó 2020 de la Unió Europea sota l’acord de subvenció Marie Skłodowska-Curie No 712949 (TECNIOspring PLUS), així com de l’Agència per a la Competitivitat de l’Empresa de la Generalitat de Catalunya