Fusão de Dados Multisensor para Detecção de Alvo e Estimativa de Estado

Em sistemas autônomos modernos, robótica e aplicativos de rastreamento, confiar em um único sensor geralmente leva a dados incompletos ou imprecisos. Combinar informações de vários sensores é a chave para alcançar rastreamento, detecção e estimativa de estado altamente precisos. Este curso baseado em texto orienta você através dos princípios básicos e fundamentos matemáticos da fusão de dados multialvo e multisensor. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia fundamental, arquiteturas e modelos matemáticos de fusão de sensores. - Aplique técnicas de estimativa clássicas, incluindo Filtros Kalman, Filtros Kalman Estendidos e algoritmos de rastreamento modernos. - Implementar métodos de associação de dados para combinar corretamente observações de sensores com vários alvos. - Analisar estratégias de detecção e classificação de alvos para melhorar a precisão da tomada de decisão sob incerteza. - Explore paradigmas de fusão modernos, incluindo fusão assistida por rede neural e arquiteturas descentralizadas. O curso começa com definições fundamentais de sensores e modelos de ruído antes de avançar para estimativa de estado, associação de dados e alinhamento multi-sensor. Você trabalhará através de explicações teóricas detalhadas e exemplos de código escrito passo a passo para solidificar sua compreensão. Projetado para aspirantes a engenheiros, cientistas de dados e entusiastas da robótica, este curso requer apenas uma formação básica em álgebra linear e programação, sem necessidade de experiência prévia em fusão de sensores.