< Terug naar vorige pagina

Project

Visueel begrip van scènes voor modelselectie bij autonoom rijden

Het is eenvoudiger om modellen te ontwikkelen voor situaties met een beperkte reikwijdte, in plaats van een grote verscheidenheid aan situaties te bedienen. Als er meerdere van dergelijke modellen worden gebruikt, is het ook belangrijk om telkens de juiste te selecteren om de binnenkomende data te interpreteren. Een autonoom systeem moet daarom kunnen identificeren in welke situatie of regime van omstandigheden het werkt, om vervolgens het juiste model te selecteren. Dit werk is geïnteresseerd in precies deze regime-identificatie en modelselectie. De thesis zal ook de mogelijkheid onderzoeken om tussenstappen tussen twee modellen te gebruiken voor verschillende bedrijfsregimes. Met deze laatste doelstelling zou het kunnen helpen om betrouwbare controlemodellen te bieden, zelfs met schaarse gegevensbeschikbaarheid om de modellen op te stellen.

Datum:3 okt 2022 →  Heden
Trefwoorden:Scene understanding, Autonomous driving, Model selection
Disciplines:Intelligente voertuigen
Project type:PhD project