Introduction Mengembangkan autonomous systems yang mampu membantu manusia dalam tugas sehari-hari adalah salah satu tantangan besar dalam computer science.

Presentasi berjudul: "Introduction Mengembangkan autonomous systems yang mampu membantu manusia dalam tugas sehari-hari adalah salah satu tantangan besar dalam computer science."— Transcript presentasi:

1 Multimedia Platform Pada Autonomous Driving ( Studi Kasus pada “The KITTI Vision Benchmark Suite”)

2 Introduction Mengembangkan autonomous systems yang mampu membantu manusia dalam tugas sehari-hari adalah salah satu tantangan besar dalam computer science modern. Salah satu contoh adalah otonom sistem yang dapat membantu mengurangi kematian yang disebabkan mengemudi oleh kecelakaan lalu lintas. Berbagai sensor baru memiliki telah digunakan dalam beberapa tahun terakhir untuk tugas-tugas seperti recognition, navigation dan manipulation of objects. Autonomous driving systems sebagian besar mengandalkan GPS, laser range finders, radar dan peta .

3 Sensor Setup 1 Inertial Navigation System (GPS/IMU): OXTS RT 3003
1 Laserscanner: Velodyne HDL-64E 2 Grayscale cameras, 1.4 Megapixels: Point Grey Flea 2 (FL2-14S3M-C) 2 Color cameras, 1.4 Megapixels: Point Grey Flea 2 (FL2-14S3C-C) 4 Varifocal lenses, 4-8 mm: Edmund Optics NT59-917

4

5

6

7

8 Conclussion Platform autonomous driving dengan standard station wagon dengan dua warna color dan dua grayscale PointGrey Flea2 video cameras (10 Hz, resolution: 1392×512 pixels, opening: 90◦ ×35◦), Velodyne HDL-64E 3D laser scanner (10 Hz, 64 laser beams, range: 100 m), GPS/IMU localization dengan RTK correction signals (open sky localization errors < 5 cm) dan powerful computer running sebagai real-time database. Sensor kalibrasi yang dilakukan Camera-to-Camera calibration, Velodyne-to-Camera calibration dan GPS/IMU-to-Velodyne calibration. Untuk pengembangan akan dilakukan termasuk visual SLAM dengan loop-closure capabilities, object tracking, segmentation, structure-from-motion dan 3D scene understanding.