Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Studio e sviluppo di tecniche per la modellazione e l’elaborazione di dati acquisiti tramite sensori LiDAR in veicoli autonomi |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Study and development of techniques for modeling and processing of data acquired through LiDAR sensors in autonomous vehicles |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/03 - TELECOMUNICAZIONI |
| Descrizione sintetica in italiano | L’attività di ricerca si propone di studiare algoritmi per modellare ed elaborare flussi di dati LiDAR acquisiti da veicoli autonomi. Il LiDAR è un sensore di tipo esterocettivo che consente al veicolo di avere una percezione dinamica della scena 3D dell'ambiente circostante. Si può utilizzare un’architettura encoder-decoder basata su layer convoluzionali 3D chiamata 3D Convolution Encoder-Decoder, insieme ad una strategia di tipo transfer learning per estrarre dai dati LiDAR un insieme di features rilevanti nel contesto della guida autonoma. Tali features, consentono di effettuare previsioni sui dati futuri e rilevare anomalie diversi livelli di astrazione, utilizzando un modello probabilistico dinamico di tipo switching chiamato High Dimensional Markov Jump Particle Filter (HDMJPF). |
| Descrizione sintetica in inglese | This research activity will be focused on algorithms to model and process streams of LiDAR data under an autonomous vehicle framework. LiDAR is assumed to be an exteroceptive sensor that allows the vehicle to have dynamic 3D scene perception of its surroundings. An encoder-decoder architecture based on 3D-Convolutional layers called 3D Convolution Encoder-Decoder can be employed, together with a transfer learning strategy to extract a set of features from point clouds, which are relevant in the context of autonomous driving. The resulting features will allow to make predictions of the future point cloud data and detect multiple abstraction level anomalies in controlled scenarios by utilizing a probabilistic switching dynamic model called High Dimensional Markov Jump Particle Filter. |
| Data del bando | 28/10/2021 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://www.unige.it/concorsi/assricerca/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 28557 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
Titolo di studio per partecipare alla selezione specificato nel bando per ogni programma di ricerca. Il bando per partecipare alla selezione è disponibile all'indirizzo: https://concorsi.unige.it/home Le domande e i CV spediti per e-mail non sono accettati |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) |
The qualification to apply every selection is specified in the notice for each research program. To apply for research grants: https://concorsi.unige.it/home Applications and CVs sent by e-mail are not accepted |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | valutazione dei titoli presentati e colloquio concernente gli argomenti previsti dal bando |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | evaluation of presented titles and interview on the subjects specified by the notice |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Genova |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Genova |
| Codice postale | 16126 |
| Indirizzo | Via Balbi, 5 |
| Sito web | http://www.unige.it/concorsi/assricerca/ |
| assegnisti@unige.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 29/11/2021 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://concorsi.unige.it/home |