Diseñaré sistemas de seguimiento de fusión multiesensor con algoritmos de Kalman y bayesianos

¡Hola!

¿Buscas un sistema de seguimiento y estimación para robótica, vehículos autónomos, drones, radar, IoT o aplicaciones de defensa?

Estás en el lugar correcto.

Diseñaré y desarrollaré un sistema de seguimiento de fusión multiesensor de alto rendimiento usando algoritmos avanzados de estimación y probabilidad como:

• Filtro de Kalman (KF)
• Filtro de Kalman extendido (EKF)
• Filtro de Kalman sin linealizar (UKF)
• Filtro de partículas
• Algoritmos bayesianos
• Fusión de datos de sensores
• Seguimiento de objetivos y estimación de estado

Mis soluciones están diseñadas para mejorar la precisión del seguimiento, reducir el ruido de los sensores y ofrecer estimaciones confiables en tiempo real a partir de múltiples sensores, incluyendo:

• LiDAR
• Radar
• GPS
• IMU
• Cámaras y sensores de visión
• Sensores ultrasónicos
• Redes de sensores IoT

Qué incluye este gig:

• Arquitectura de fusión de datos multiesensor
• Desarrollo de algoritmos de seguimiento
• Estimación y predicción de estado
• Filtrado de ruido y modelado de incertidumbre
• Implementación en MATLAB / Python / Simulink
• Diseño de sistemas de seguimiento en tiempo real

Qué te ofreceré:

• Código fuente completo
• Implementación de algoritmos
• Resultados de simulación
• Análisis de rendimiento
• Documentación técnica

Contáctame ahora antes de hacer tu pedido para que podamos discutir tu proyecto en detalle.