Objektumok felismerése radar adatpontok felhasználásával

Félév: 2023-2024 ősz

Kategória: Szoftver

Téma leírása

Az autóiparban évtizedek óta alkalmaznak olyan autóipari radar eszközöket, melyek rádiófrekvenciás jeleket kibocsátva és azokat érzékelve alkalmasak a jármű előtt haladó objektumok sebességének és távolságának mérésére. Ezt az információt később olyan, a mai autókban már szériafelszereltségként kapható vezetéstámogató funkciók használják fel, mint az adaptív sebességtartó automatika, a vészfékező asszisztens vagy a holttérfigyelő rendszerek.

Az autonóm és vezetéstámogató rendszerek a radar eszközökből érkező jeleket rendszerint más modalitású érzékelők jeleivel asszociálják, fúzionálják, hogy ezáltal redundáns információhoz jussanak a környezet pillanatnyi állapotáról. A radar interfészen érkező jelek nagy spektrumot fognak át, egészen az egyes vevő antennák által érzékelt, modulált jelektől a már előfeldolgozott, objektumokká csoportosított jelekig. Az objektumok felismerésének folyamata többlépcsős, mely alapjaiban határozza meg ezeknek az eszközöknek a felhasználását későbbi vezetéstámogató funkciókban.

A hallgató feladata egy olyan algoritmus implementációja és kvantitatív kiértékelése, mely a lehető legalacsonyabb szintű, publikusan elérhető radar adathalmazok felhasználásával, a pontok csoportosításával objektum szintű kimenetet továbbít. A feladat része az adatpontok beolvasása, feldolgozása, csoportosítása és zajszűrés alkalmazása egy időben és térben követett objektumlistában.

A feladat megoldásához a hallgató a Continental AI Development Center munkatársaitól kap segítséget.

Ha érdeklődsz a téma iránt, akkor jelentkezés előtt mindenképpen vedd fel a kapcsolatot Sik Dáviddal emailben, téma, képzési szint, szak és a tervezett projekttárgy feltüntetésével.

Külső partner: Continental Autonomous Mobility Hungary

Maximális létszám: 1 fő