онлайн-курс
20 занять
11 домашніх завдань

Сенсорні дані для роботів, дронів та автопілотів

Навчіться синхронізувати дані з кількох сенсорів, працювати з шумом і drift та будувати pipeline для sensor fusion.

ЛЕКТОР: Кирило Мірошниченко

Embedded Software Engineer

Rockwell Automation • LINET Group • GlobalLogic

ПРО КУРС:

Сенсорні дані — основа дронів, роботів і автопілотів.

На курсі ви навчитеся працювати з шумами та drift, об’єднувати дані у єдину систему (sensor fusion) і проєктувати надійні сенсорні рішення через симуляцію та реальні датасети.

У результаті — презентуєте власний end-to-end pipeline обробки даних із кількох сенсорів і кількісною оцінкою ground truth.

Capstone-проєкт
Simulation-first
Реальні датасети
Зареєструватися

ПРОГРАМА КУРСУ

01 заняття
14.07.2026 19:00

Sensor Systems Engineering: від байтів до фізики
- Розберетесь у повному ланцюжку роботи сенсорної системи — від фізичного сигналу до рішення
- Зрозумієте, як кожен елемент системи може ставати точкою відмови
- Ознайомитесь із ринковими трендами IoT та Edge AI та їхнім впливом на індустрію
- Орієнтуватиметесь у кар’єрних ролях у sensor systems engineering та суміжних напрямах
- Знатимете інструментальний стек курсу та сфери його застосування
- Розумітимете структуру курсу та логіку розвитку компетенцій
- Усвідомите межі simulation-based підходу і реальні інженерні обмеження
02 заняття
16.07.2026 19:00

Метрологія та analog front-end: мова, якою говорить datasheet
- Розберетесь у ключових метрологічних параметрах сенсорів та їхньому фізичному змісті
- Навчитеся читати datasheet у контексті реальних інженерних задач
- Зрозумієте принципи роботи analog front-end і типів ADC
- Розберетесь у природі шумів та їхньому впливі на точність вимірювань
- Зрозумієте роль калібрування та його обмеження в реальних умовах
- Навчитеся застосовувати Allan variance для аналізу IMU
03 заняття
21.07.2026 19:00

Embedded-симуляція: I2C, SPI, регістри та firmware без плати
- Розберетесь у роботі I2C, SPI та UART на рівні протоколів
- Навчитесь читати й писати дані з сенсорів через регістри
- Зрозумієте типові архітектурні помилки інтеграції сенсорів
- Отримаєте практику роботи з Wokwi для симуляції embedded-систем
- Навчитесь конвертувати raw-дані сенсорів у фізичні величини
- Зрозумієте різницю між polling, interrupt та DMA підходами

04 заняття
23.07.2026 19:00

Акселерометр та гіроскоп: фізика MEMS, drift і проблеми raw-даних
- Розберетесь у фізиці MEMS акселерометрів та гіроскопів
- Зрозумієте причини drift і накопичення похибок при інтегруванні
- Навчитесь працювати з системами координат і кватерніонами
- Побачите обмеження raw IMU даних у реальних сценаріях
- Навчитесь оцінювати bias на основі стаціонарних даних
- Порівняєте синтетичні та реальні шумові характеристики
05 заняття
28.07.2026 19:00

Complementary та Madgwick фільтри: перша стабілізація орієнтації
- Зрозумієте інтуїцію sensor fusion між гіроскопом та акселерометром
- Навчитесь налаштовувати complementary filter та параметр α
- Розберетесь у принципах Madgwick і Mahony фільтрів
- Порівняєте різні підходи до оцінки орієнтації
- Навчитесь оцінювати точність фільтрів у Python-експериментах
06 заняття
30.07.2026 19:00

GPS, NMEA, dead reckoning та барометрична висота
- Розберетесь у принципах роботи GPS і джерелах похибок
- Навчитесь парсити NMEA-повідомлення
- Зрозумієте концепцію dead reckoning між GPS-фіксами
- Навчитесь оцінювати висоту за барометричними даними
- Побачите обмеження кожного типу навігаційних даних
- Розберетесь у базових підходах sensor fusion для навігації
07 заняття
04.08.2026 19:00

Магнетометр, heading estimation та battery/power monitoring
- Розберетесь у роботі магнетометра та впливі спотворень поля
- Навчитесь виконувати калібрування hard-iron і soft-iron
- Зрозумієте принципи heading estimation і tilt compensation
- Ознайомитесь із моделями оцінки стану батареї
- Навчитесь відрізняти voltage-based і Coulomb-based SoC
- Побачите обмеження реальних power measurement систем
08 заняття
06.08.2026 19:00

LiDAR: принципи, point clouds, обробка в Open3D
- Розберетесь у принципах роботи різних типів LiDAR
- Зрозумієте структуру point cloud і формати даних
- Навчитесь обробляти LiDAR-дані в Open3D
- Розберетесь у методах сегментації та кластеризації
- Навчитесь використовувати RANSAC і DBSCAN для обробки сцен
- Зрозумієте обмеження LiDAR у реальних умовах
09 заняття
11.08.2026 19:00

Radar: Doppler, FMCW, range-Doppler map
- Розберетесь у фізиці радарних систем і Doppler-ефекті
- Зрозумієте принцип FMCW та range estimation
- Навчитесь інтерпретувати radar-дані в automotive-контексті
- Порівняєте radar і LiDAR за ключовими характеристиками
- Побачите обмеження та переваги radar у складних умовах
- Ознайомитесь із базовою обробкою range-Doppler maps
10 заняття
13.08.2026 19:00

Порівняння сенсорів, синхронізація та multi-modal perception
- Систематизуєте характеристики різних типів сенсорів
- Розберетесь у проблемі синхронізації multi-sensor систем
- Навчитесь працювати з різними частотами дискретизації сенсорів
- Зрозумієте принципи coordinate frame transformations
- Ознайомитесь із camera-LiDAR projection
- Побачите практичну реалізацію sensor fusion на рівні систем
11 заняття
20.08.2026 19:00

Kalman Filter: теорія та реалізація з нуля
- Зрозумієте баєсівську природу Kalman filter
- Навчитесь будувати state-space моделі
- Розберетесь у prediction та update кроках
- Навчитесь налаштовувати Q- та R-матриці
- Реалізуєте 1D і 2D Kalman filter з нуля
- Побачите зв’язок між теорією та бібліотекою FilterPy
12 заняття
25.08.2026 19:00

Extended Kalman Filter: нелінійність та IMU+GPS fusion
- Зрозумієте необхідність EKF для нелінійних систем
- Навчитесь працювати з Jacobian і лінеаризацією
- Розберетесь в IMU+GPS fusion архітектурі
- Побачите поведінку системи при GPS outage
- Навчитесь оцінювати drift при dead reckoning
- Порівняєте власну реалізацію з FilterPy
13 заняття
27.08.2026 19:00

UKF, particle filter та multi-sensor fusion
- Розберетесь у принципах Unscented Kalman Filter
- Зрозумієте коли EKF недостатній
- Навчитесь інтерпретувати particle filter підхід
- Розберетесь у multi-rate sensor fusion
- Зрозумієте різницю loose і tight coupling
- Побачите практичну multi-sensor fusion систему
14 заняття
01.09.2026 19:00

ICP, scan matching та LiDAR odometry
- Зрозумієте принцип ICP для alignment point clouds
- Навчитесь оцінювати рух через LiDAR odometry
- Розберетесь у point-to-plane та point-to-point ICP
- Ознайомитесь із NDT як альтернативою ICP
- Навчитесь будувати trajectory з LiDAR-даних
- Побачите проблему drift у LiDAR-only системах
15 заняття
03.09.2026 19:00

Anomaly detection, fault tolerance, architectural redundancy
- Розберетесь у типах сенсорних відмов та аномалій
- Навчитесь використовувати innovation-based detection
- Зрозумієте принципи redundancy в системах
- Побачите cross-sensor consistency checks
- Навчитесь детектувати fault у Kalman filter
- Ознайомитесь із реальними кейсами відмов систем
16 заняття
08.09.2026 19:00

GPS spoofing, acoustic attacks, environmental degradation
- Розберетесь у механіці GPS spoofing атак
- Зрозумієте акустичні атаки на MEMS-гіроскопи
- Навчитесь аналізувати environmental degradation сенсорів
- Ознайомитесь із методами захисту сенсорних систем
- Побачите роль Edge AI в захисті
- Навчитесь виявляти spoofing через cross-check
17 заняття
10.09.2026 19:00

Методологія проєктування сенсорної системи
- Розберетесь у системному підході до sensor system design
- Навчитесь формувати requirements і trade-offs
- Зрозумієте power budget і обмеження embedded-систем
- Ознайомитесь з архітектурними патернами
- Навчитесь створювати sensor allocation table
- Побачите реальні industrial-кейси
18 заняття
15.09.2026 19:00

Від design до implementation: складання курсових проєктів
- Зрозумієте перехід від Python до embedded-реалізації
- Навчитесь портувати алгоритми в C/C++
- Ознайомитесь з інтеграцією в симулятори
- Побачите повний end-to-end pipeline системи
- Навчитесь працювати з dataset-based та sim-based підходами
- Розпочнете реалізацію курсового проєкту
19 заняття
17.09.2026 19:00

Курсові проєкти: інтеграція та тестування
- Завершите інтеграцію курсового проєкту
- Навчитесь проводити code review
- Зрозумієте вимоги до production-like deliverable
- Навчитесь оцінювати якість системи через метрики
- Підготуєте демонстрацію результатів
- Відпрацюєте захист проєкту
20 заняття
22.09.2026 19:00

Захист курсових проєктів
- Презентуєте фінальний sensor systems проєкт
- Продемонструєте working pipeline з оцінкою результатів
- Обґрунтуєте архітектурні рішення системи
- Покажете метрики якості (RMSE, ATE тощо)
- Отримаєте фідбек і рекомендації для розвитку
- Узагальните весь шлях побудови системи

лектор

Кирило Мірошниченко

Embedded Software Engineer

15+ років в embedded-розробці та інженерії сенсорних систем
Досвід у безпеці, medical та automotive (Software-defined Vehicles)
Працює на стику firmware, сенсорних даних і системної інтеграції
Реалізує рішення від роботи з залізом до побудови складних інженерних систем

ПІСЛЯ КУРСУ ВИ ЗМОЖЕТЕ

перейти від «читання регістрів» до розуміння поведінки сенсора
працювати з embedded-симуляцією та сенсорними інтерфейсами
обробляти й синхронізувати дані IMU, GPS та інших сенсорів
будувати multi-sensor fusion (KF/EKF/UKF)
аналізувати похибки, noise та якість даних на ground truth
реалізувати власний sensor-processing pipeline

реєстрація

Створіть власний sensor-processing pipeline та навчіться оцінювати його якість на реальних даних.