Sistemas de Percepción para Vehículos Autónomos

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Icono objeto Sistemas de Percepción para Vehículos Autónomos.
Serie: Ciclo de Conferencias del Máster y del Programa y Doctorado en Ingeniería de Sistemas y de Control
(28-10-2020) Arturo de la Escalera | | CanalUNED



Título: Sistemas de Percepción para Vehículos Autónomos
Título alternativo / Serie: Serie: Ciclo de Conferencias del Máster y del Programa y Doctorado en Ingeniería de Sistemas y de Control
Resumen / Descripción: Un Vehículo Autónomo (AV) es un vehículo capaz de conducir por sí mismo de un punto a su destino sin ninguna intervención humana. Para ello, necesita percibir su entorno y ser capaz de navegar con seguridad a través de él. Existen varios sensores disponibles: cámaras (monocular, estéreo, infrarrojos), Lidars, radares, ultrasonidos, útiles para detectar y clasificar los objetos alrededor del AV. Algunos de ellos, y con GPS e IME, son necesarios para la asignación, por lo que el control AV puede proporcionar rutas de navegación donde el AV puede conducir con seguridad de acuerdo con las reglas de tráfico. Los AV necesitan una comprensión completa de la escena circundante para decidir las maniobras a realizar. Esta conciencia incluye el conocimiento de todos los objetos presentes en el entorno: los participantes en el tráfico, la infraestructura vial y todo tipo de obstáculos. Como conclusión, la percepción es una de las tareas más críticas en la conducción autónoma. En la conferencia se hará una explicación de las ventajas y limitaciones de los sensores disponibles, así como de los últimos avances en detección, clasificación y seguimiento de objetos en entornos viarios usando técnicas de aprendizaje profundo.
Género: Actos - Conferencia
Área temática: Ciencias Tecnológicas
E. Técnicos e Ingeniería
Raiz UNESCO: Ciencias Tecnológicas
Area de Conocimiento: E. Técnicos e Ingeniería
Duración de la grabación: 01:12:16
Autor(es): Arturo de la Escalera
Fecha: 2020-10-28
Idioma: Español
Licencia: https://descargas.uned.es/publico/pdf/Aviso_Legal_UNED.pdf

Document type: Video_AVIP Document
Collection: Coleccion Multimedia
 
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Created: Mon, 31 Mar 2025, 23:08:30 CET