Camera is all you need – 3D Object detection for autonomous Driving

Institut

Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik

Typ

Semesterarbeit /

Inhalt

experimentell /  

Beschreibung

Um autonom zu fahren, hat es eine der bekanntesten Autofirmen geschafft, nur die Kamera für die Objekterkennung zu verwenden, mit beeindruckenden, aber nicht ausreichend guten Ergebnissen. Innerhalb des EDGAR-Teams wollen wir diesen Ansatz verbessern, indem wir kamerabasierte Objekterkennung für das Fahren in München einsetzen.
Im Rahmen Deiner Abschlussarbeit wirst Du den bestehenden EDGAR-Software-Stack um ein modernes 3D-Kamera-Erkennungsmodul erweitern. Dazu recherchierst Du geeignete Architekturen anhand von Kriterien wie Ausführungszeit, Rechenaufwand und Performance. Anschließend implementierst und trainierst Du diese Architekturen anhand etablierter Datensätze, gefolgt von einer umfassenden Auswertung Ihrer Ergebnisse. Diese Auswertung umfasst sowohl quantitative Bewertungen anhand von Validierungsdaten als auch qualitative Bewertungen durch reale Fahrzeugtests.

Arbeitspakete:
- Literaturrecherche zur 3D-Objekterkennung
- Überprüfung, Sammlung oder Erzeugung von Datensätzen zum autonomen Fahren
- Training und Evaluierung des Objektdetektors und Implementierung des Moduls in Pytorch
- Implementierung des Moduls als ROS2-Knoten innerhalb des Autoware-Stacks
- Test des Moduls auf dem EDGAR-Fahrzeug

Voraussetzungen

• Programmiererfahrung in Python oder C++
• Erfahrung mit Pytorch/Tensorflow
• Kenntnisse im Bereich Computer Vision,
• Erwünscht: Erfahrung mit ROS oder ROS2

Software packages

Python, Pytorch, Tensorflow, ROS2

Tags

FTM Studienarbeit, FTM AV, FTM AV Perception, FTM Rivera, FTM Informatik

Möglicher Beginn

sofort

Kontakt

Esteban Rivera, M.Sc.
Raum: MW 3508
esteban.riveratum.de

Ausschreibung