RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Algoritmos de detección de objetos 3D basados en LiDAR: comparación entre técnicas PCL clásicas y Deep Learning
A1 Peña García, Javier de la
K1 LiDAR
K1 Deep Learning
K1 Fusión sensorial
K1 Conducción autónoma
K1 KITTI
K1 NuScenes
K1 CARLA
K1 ROS
K1 Sensor fusion
K1 Autonomous driving
K1 Telecomunicaciones
K1 Telecommunication
AB Los sistemas de percepción en los vehículos autónomos, son aquellos que permiten comprender lo quesucede en el entorno. Este trabajo se centra en el estudio de técnicas de percepción utilizando tecnologíasLiDAR, tanto técnicas clásicas como técnicas basadas en Deep Learning. Con dicho estudio se presentanlas implementaciones diseñadas para el vehículo del proyecto Techs4AgeCar.Junto con la implementación basada en un solo sensor, se presenta también un modelo se fusiónsensorial entre cámara y LiDAR basado en el sistema de detección explicado en este TFG y el trabajobasado en cámara realizado por Miguel Antunes, un compañero del grupo de investigación RobeSafe.Por último para la evaluación de sistemas de conducción autónomos sobre el simulador CARLA, seexplica el proyecto AD DevKit, sobre el que se realiza la capa de percepción para la evaluación de sistemasde detección 2D y 3D en dicho simulador.
YR 2021
FD 2021
LK http://hdl.handle.net/10017/49468
UL http://hdl.handle.net/10017/49468
LA spa
DS MINDS@UW
RD 20-abr-2024