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科学技术部（DST），在国家跨学科网络物理系统（NMICPS）的国家任务下，在自主导航和数据采用系统（UAV，ROV等）垂直方面批准了享有声望的技术创新中心（TIH）。IITH的技术创新枢纽（Tihan）是一项多部门倡议，包括来自电气工程，计算机科学和工程，机械和航空工程的研究人员，机械和航空工程，土木工程，数学，数学，设计，设计，与IITH的企业相关的与Rected Institution Institution and Institution and Industrution and Industrution and Industrutition and Industrution and Industrution和Industreneurs。 A first-of-its-kind integrated testbed on Autonomous Navigations (Aerial/Terrestrial) on the IITH campus was set up, which has state-of-the-art facilities such as Proving Grounds, Test tracks, Mechanical integration facilities like Hangers, Ground control stations, State of the art Simulation tools (SIL, MIL, HIL, VIL), Test tracks/circuits, Road Infra – Smart Poles, signalized &IITH的技术创新枢纽（Tihan）是一项多部门倡议，包括来自电气工程，计算机科学和工程，机械和航空工程的研究人员，机械和航空工程，土木工程，数学，数学，设计，设计，与IITH的企业相关的与Rected Institution Institution and Institution and Industrution and Industrution and Industrutition and Industrution and Industrution和Industreneurs。A first-of-its-kind integrated testbed on Autonomous Navigations (Aerial/Terrestrial) on the IITH campus was set up, which has state-of-the-art facilities such as Proving Grounds, Test tracks, Mechanical integration facilities like Hangers, Ground control stations, State of the art Simulation tools (SIL, MIL, HIL, VIL), Test tracks/circuits, Road Infra – Smart Poles, signalized &
C-V2X交通信号控制器的硬件适配器（CV2X
高级计算中心（C-DAC）的开发中心邀请了印度公司从C-DAC转移技术（TOT）的“兴趣表达”（EOI），并以非专属的方式制造，市场，出售和部署C-V2X硬件适配器，用于交通信号控制器。通过此EOI，由M/S技术促进中心，CDAC，Thiruvananthapuram邀请了密封的H1 BID，来自涉及的著名公司的Thiruvananthapuram，参与了制造，安装和通过技术转移（TOT）来制造，安装和维护交通信号控制器。以下产品由C-DAC开发，由Tihan（技术创新枢纽）的资金（自动导航中心）开发，可供行业转让技术（TOT），以便为各种客户端项目制造，市场和实施。
2023 年综合年度报告
我想花点时间提醒我们的利益相关者，作为负责任的企业公民，LTTS 相信产学合作对于揭示下一个重大创新范式的重要性。我们与印度理工学院海得拉巴分校的自动导航技术创新中心 (TiHAN) 合作，以促进自动驾驶安全水平和蜂窝车联网 (CV2X) 通信的进步。印度理工学院马德拉斯分校还授予我们“影响力共同创造奖”，以表彰我们的努力。TECHgium 是我们首屈一指的开放式创新挑战赛和印度最大的工程黑客马拉松，今年有超过 36,000 人报名参赛，来自 500 多个参与机构的参赛作品超过 4,400 件。获奖者与行业专家一起孜孜不倦地解决现实世界的工程挑战，这再次坚定了我们对印度青年人拓展未来的信心。
yolov8基于激光雷达点云的对象检测的新方法
摘要 - 对象检测是自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统（ADA）的重要感知任务。虽然已经对相机图像中的对象检测进行了广泛的研究，但通过光检测和范围（LIDAR）数据来解决此任务，这是由于其固有的稀疏性带来了独特的挑战。这项研究引入了一种基于激光雷达的对象检测的开创性方法，其中Lidar Point Cloud数据巧妙地转换为伪RGB图像格式，随后将最初用于基于相机的对象检测设计的Yolov8网络。在Kitti数据集中受过训练和严格评估，我们的方法表现出出色的性能，达到了令人印象深刻的平均平均精度（MAP）超过86％。该模型还在Tihan IITH iith自主导航数据集（TIAND）的某个点云上进行了测试。这个了不起的结果强调了拟议方法在利用LiDAR数据以进行健壮对象检测时的效率，从而有助于在自主驾驶和ADAS应用中提高感知能力。索引项 - Yolov8，点云，BEV，LIDAR，对象检测，ADAS