Anasayfa›Veri ve Analitik›Veri Mühendisliği ve Ambarı
Veri ve Analitik Veri Mühendisliği ve Ambarı

ÇOKLU SENSÖR VERİ ENTEGRASYONU OTONOM NAVİGATE İÇİN EĞİTİMİ

Çoklu sensörü füzyonla güvenilir konuma çevirin

LiDAR, kamera, radar, IMU ve GNSS verisini zaman senkronizasyonu, Kalman filtresi ve ROS ile füzyonlayıp otonom navigasyon kurun.

Otonom navigasyon için LiDAR, kamera, radar, IMU ve GNSS sensör füzyonunu; kalibrasyon, zaman senkronizasyonu, Kalman/EKF, parçacık filtresi, SLAM ve ROS entegrasyonuyla öğreten ileri eğitim.

3 gün İleri Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Otonom navigasyon için sensör füzyonu ve entegrasyon

Bu eğitim, otonom navigasyon için çoklu sensör veri entegrasyonunu (sensör füzyonu) öğretir. LiDAR, kamera, radar, IMU ve GNSS/GPS sensörlerinin veri karakteristiği, kalibrasyon (extrinsic/intrinsic), zaman senkronizasyonu ve koordinat dönüşümleri işlenir. Kalman/Genişletilmiş Kalman filtresi (EKF) ve parçacık filtresi ile durum kestirimi, sensör füzyon mimarileri (loosely/tightly coupled), SLAM temelleri, ROS/ROS2 ile veri akışı ve zaman damgalama uygulamalı ele alınır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; ROS üzerinde sensör verisini senkronlayıp EKF ile füzyonlayan labler.

Seviye

İleri Seviye — Otonom navigasyon için LiDAR, kamera, radar, IMU ve GPS sensör füzyonu, Kalman filtresi ve ROS tabanlı entegrasyonu kapsar.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar örnek IMU/GNSS/LiDAR verisini ROS üzerinde senkronlayıp bir EKF ile konum kestirimini uygular.

Neden Bu Eğitim?

🛰️Sensör Füzyonu

Farklı sensörleri birleştirerek güvenilir durum kestirimi yaparsınız.

🧭Kalman Filtresi

EKF ile gürültülü sensörlerden doğru konum/hız çıkarırsınız.

🤖ROS Entegrasyon

ROS/ROS2 ile sensör veri akışını zaman senkronlu işlersiniz.

Anahtar Konular

sensör füzyonuotonom navigasyonkalman filtresiekflidar imu gnssros ros2slamsensör kalibrasyonçoklu sensör entegrasyonu
“Tek sensör yanılır; doğru füzyon onları birbirinin hatasına karşı korur.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Python/C++

Python veya C++ ile kod yazabilmek gerekir.

2
Doğrusal Cebir

Matris/vektör ve olasılık temeline aşinalık faydalıdır.

3
Robotik Temeli

Koordinat sistemi ve sensör kavramına aşinalık beklenir.

4
Lab Ortamı

ROS/ROS2 kurulu bir ortam (veya simülasyon) önerilir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı sensör verisini kalibre edip ortak çerçeveye hizalayabilir.
Modül 1
Sensör Türleri
  • LiDAR (nokta bulutu)
  • Kamera (RGB/stereo)
  • Radar (hız/menzil)
  • IMU (ivme/jiroskop)
  • GNSS/GPS (konum)
  • Her sensörün güçlü/zayıf yönü
Modül 2
Kalibrasyon
  • Kamera intrinsic kalibrasyon
  • Extrinsic (sensörler arası) kalibrasyon
  • LiDAR-kamera hizalama
  • IMU bias/scale kalibrasyon
  • Kalibrasyon doğrulama
  • Hata kaynakları
Modül 3
Koordinat Çerçeveleri
  • Body/sensor/world frame
  • Dönüşüm matrisleri (SE(3))
  • TF ağacı (ROS)
  • Quaternion ve Euler
  • Çerçeveler arası dönüşüm
  • Harita çerçevesi
Modül 4
Zaman Senkronizasyonu
  • Donanım vs yazılım zaman damgası
  • Saat kayması (clock drift)
  • Mesaj senkronizasyonu
  • Interpolasyon
  • Gecikme telafisi
  • Senkron hatası etkisi
Günün hedefiKatılımcı Kalman/EKF ile çoklu sensör füzyonu kurabilir.
Modül 1
Kalman Filtresi
  • Durum uzay modeli
  • Tahmin (predict) adımı
  • Güncelleme (update) adımı
  • Süreç/ölçüm gürültüsü
  • Kovaryans yönetimi
  • Doğrusal varsayım
Modül 2
EKF ve UKF
  • Genişletilmiş Kalman (EKF)
  • Jacobian doğrusallaştırma
  • Unscented Kalman (UKF)
  • Sigma noktaları
  • Doğrusal olmayan model
  • Yakınsama ve kararlılık
Modül 3
Füzyon Mimarileri
  • Loosely coupled füzyon
  • Tightly coupled füzyon
  • IMU+GNSS füzyonu
  • LiDAR odometri entegrasyonu
  • Merkezi vs dağıtık füzyon
  • Güven ağırlıklandırma
Modül 4
Parçacık Filtresi
  • Monte Carlo lokalizasyon
  • Örnekleme ve ağırlık
  • Yeniden örnekleme (resampling)
  • Çok modlu dağılım
  • Harita tabanlı lokalizasyon
  • Hesaplama maliyeti
Günün hedefiKatılımcı SLAM temelleri ve ROS ile uçtan uca füzyon pipeline kurabilir.
Modül 1
SLAM Temelleri
  • Eşzamanlı konumlama ve haritalama
  • LiDAR SLAM (ör. LOAM mantığı)
  • Görsel SLAM temeli
  • Döngü kapatma (loop closure)
  • Pose graph optimizasyonu
  • Harita temsili
Modül 2
ROS/ROS2 Pipeline
  • Node, topic, message
  • message_filters ile senkron
  • rosbag kayıt/replay
  • robot_localization (EKF node)
  • TF2 dönüşümleri
  • Parametre ve launch
Modül 3
Veri Yönetimi
  • Yüksek hacimli sensör verisi
  • Kayıt ve etiketleme
  • Veri ayıklama (rosbag→tablo)
  • Zaman serisi depolama
  • Offline analiz
  • Tekrarlanabilirlik
Modül 4
Değerlendirme ve Operasyon
  • Konum doğruluğu metriği (ATE/RPE)
  • Ground truth karşılaştırma
  • Gürültü/arıza dayanıklılığı
  • Sensör arıza senaryosu
  • Gerçek zamanlılık
  • Güvenlik ve yedeklilik

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Sensör Karakteristiği

LiDAR/kamera/radar/IMU/GNSS verisini ayırt edersiniz.

✅
Kalibrasyon

Intrinsic/extrinsic kalibrasyonla sensörleri hizalarsınız.

✅
Zaman Senkronizasyonu

Çoklu sensör verisini zaman damgasıyla senkronlarsınız.

✅
Kalman Filtresi

EKF/UKF ile gürültülü veriden durum kestirirsiniz.

✅
Füzyon Mimarisi

Loosely/tightly coupled füzyon kurarsınız.

✅
Parçacık Filtresi

Monte Carlo lokalizasyonu uygularsınız.

✅
SLAM

SLAM temelleriyle eşzamanlı konumlama/haritalama kurarsınız.

✅
ROS Pipeline

ROS/ROS2 ile uçtan uca füzyon hattı inşa edersiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Otonom araç
  • robotik
  • İHA alanında çalışan mühendisler ve sensör füzyonuna ilgi duyan veri mühendisleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Otonom araç, robotik ve İHA alanında çalışan mühendisler ve sensör füzyonuna ilgi duyan veri mühendisleri için uygundur.
Sensör füzyonu neden gerekir?
Tek sensörün zayıf yönlerini diğerleriyle telafi ederek gürültüye ve arızaya dayanıklı, doğru durum kestirimi sağlar.
Kalman ve EKF farkı nedir?
Kalman doğrusal sistemler içindir; EKF Jacobian doğrusallaştırmayla doğrusal olmayan modellere uygulanır.
ROS gerekli mi?
Veri akışı ve zaman senkronizasyonu ROS/ROS2 üzerinde gösterilir; kavramlar başka çerçevelere de uyarlanabilir.
Sertifika veriliyor mu?
Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Çoklu Sensör Veri Entegrasyonu Otonom Navigate için Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
Seviyeİleri Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
AlanVeri ve Analitik
KonuVeri Mühendisliği ve Ambarı
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
Bilgi için:
+90 (501) 369 40 14
[email protected]
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Mühendisliği ve AmbarıMicrosoft Fabric: Working with Complex Data Pipelines Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Microsoft Fabric: Working with Complex Data Pipelines Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Fabric'te karmaşık pipeline: dinamik ifade, metadata-driven ingest, ForEach, If/Switch/Until, retry/idempotency, watermark ve CI/CD öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıModern Data Warehouses Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Modern Data Warehouses Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Modern bulut veri ambarı: MPP, kolon depolama, depolama-hesaplama ayrımı, ELT, dbt, modern veri yığını, yönetişim ve lakehouse yakınsamasını öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıOrta Seviye Apache Airflow: İş Akışlarını Optimizasyon ve Ölçeklendirme Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Orta Seviye Apache Airflow: İş Akışlarını Optimizasyon ve Ölçeklendirme Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Airflow optimizasyon ve ölçekleme: Celery/Kubernetes executor, paralellik, pool, dinamik task mapping, deferrable ve scheduler performansını öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıPreparing for the Professional Data Engineer Examination Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Preparing for the Professional Data Engineer Examination Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Google Cloud Professional Data Engineer sınavı: BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Dataproc, Composer, BQML/Vertex AI ve servis seçim senaryolarını çalışın.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıQueries in Snowflake: Getting Started with Performance Optimizations Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Queries in Snowflake: Getting Started with Performance Optimizations Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Snowflake sorgu optimizasyonu: query profile okuma, spilling, micro-partition pruning, clustering, önbellek ve warehouse boyutlandırmayı öğrenin.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn