Perceptie 3D pentru vehicule autonome bazata pe invatare profunda

Cod proiect: PN-III-P4-PCE-2021-1134

Scopul acestui proiect este de a dezvolta noi modele de calcul pentru percepția 3D, cu aplicații in domeniul Sistemele Mobile Autonome, bazate pe viziune artificiala și mai ales pe tehnici de învățare profundă. Percepția 3D este procesul de organizare, identificare, interpretare și înțelegere a informațiilor senzoriale, reprezentate sub forma unui nor de puncte 3D, printre activitățile asociate fiind incluse segmentarea semantica a norului de puncte 3D, detectarea obiectelor si reprezentarea lor prin cuboide 3D, urmărirea obiectelor și prognoza mișcării. Principalele probleme care trebuie soluționarea sunt: redundanța multiplă la nivel de sistem senzorial; utilizarea unor algoritmi de inteligență artificială și soluții bazate pe învățare profunda; redundanță multiplă la nivel algoritmic; soluții de percepție independente pentru fiecare tip de senzor; fuziunea datelor geometrice, semantice, de mișcare și termice la diferite niveluri de granularitate.

Pe baza studiului stadiului actual și a experienței acumulate, propunem următoarele obiective: tehnologii-cheie inovatoare pentru percepția bazată pe învățare profunda; soluții independente de percepție 3D bazate pe învățarea profunda; soluție bazată pe fuziune multi-senzorială la diferite nivele de granularitate; configurarea unui vehicul demonstrator pentru achiziția datelor, testare, comparare si evaluare.