16 485 Navegação Visual para Veículos Autônomos Vnav Fall 2020

Os veículos autônomos dependem de câmeras para perceber, entender e navegar no mundo ao seu redor. Entender os algoritmos que traduzem dados de pixel brutos em coordenadas espaciais precisas é essencial para qualquer aspirante a desenvolvedor de software de robótica. Este curso orienta você através da matemática fundamental e padrões de design de software necessários para construir sistemas de navegação visual. Você passará de aprender transformações básicas de coordenadas para entender como os sistemas autônomos modernos estimam o movimento e mapeiam seus ambientes em tempo real. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia fundamental da visão computacional e dos sistemas de coordenadas espaciais - Aplique princípios geométricos para estimar o movimento de configurações de câmera de duas e várias visualizações - Explore os fundamentos matemáticos da otimização em manifolds e geometria diferencial em robótica - Configure algoritmos de odometria visual para rastrear o movimento do veículo usando códigos escritos - Analise arquiteturas de localização e mapeamento (SLAM) de última geração, incluindo integrações modernas do ROS 2 - Pratique resolver desafios de calibração e alinhamento de sensores através de exercícios escritos estruturados O curso começa com fundamentos matemáticos essenciais, quadros de coordenadas e modelos de câmera antes de progredir para estimativa de movimento em tempo real, SLAM visual e técnicas de otimização. Cada módulo reforça esses conceitos através de explicações claras e escritas e trechos de código passo a passo. Projetado para iniciantes em robótica e visão computacional, este programa somente de texto não requer experiência prévia com hardware autônomo, começando com conceitos básicos do zero. Comece hoje mesmo a sua viagem pelo mundo da navegação autónoma.