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Der virtuelle Kurs „Einführung in autonome Autos – Virtueller Kurs – Coursera“, ist ein Kurs mit unterschiedlichen Inhalten und bietet Videokurse von ca. 35 Stunden zu absolvieren. Erkunden Sie die wesentlichen Funktionen und klicken Sie auf die orangefarbene Schaltfläche, um detaillierte Informationen zur E-Learning-Plattform von Coursera zu erhalten
Willkommen zur Einführung in selbstfahrende Autos, dem ersten Spezialisierungskurs für selbstfahrende Autos der University of Toronto.
Dieser Kurs führt Sie in die Terminologie, Designüberlegungen und die Sicherheitsbewertung von autonomen Fahrzeugen ein.
Am Ende dieses Kurses sind Sie in der Lage: - Hardware zu verstehen, die üblicherweise für selbstfahrende Autos verwendet wird - die Hauptkomponenten des selbstfahrenden Software-Stacks zu identifizieren - Fahrzeugmodellierung und -steuerung zu programmieren - Sicherheitsframeworks und aktuelle Branchenpraktiken zu analysieren Fahrzeugentwicklung Für das Abschlussprojekt in diesem Kurs entwickeln Sie einen Steuercode, um ein autonomes Auto in der CARLA-Simulationsumgebung auf einer Rennstrecke zu fahren.
Sie erstellen Längs- und Querdynamikmodelle für ein Fahrzeug und erstellen Controller, die Geschwindigkeit und Trajektorienverfolgungsleistung mit Python regulieren.
Sie testen die Grenzen Ihres Steuerungsdesigns und lernen die Herausforderungen kennen, die das Fahren an der Grenze der Fahrzeugleistung mit sich bringt.
Dies ist ein Kurs für Fortgeschrittene, der sich an Studenten mit einem Hintergrund in Maschinenbau, Informatik und Elektro- oder Robotertechnik richtet.
Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, müssen Sie über Programmiererfahrung in Python 3 verfügen.
0, Vertrautheit mit linearer Algebra (Matrizen, Vektoren, Matrizenmultiplikation, Bereich, Eigenwerte sowie Vektoren und Inversen), Statistik (Gaußsche Wahrscheinlichkeitsverteilungen), Analysis und Physik (Kräfte, Momente, Trägheit, Newtonsche Gesetze).
Sie benötigen außerdem bestimmte Hardware- und Softwarespezifikationen, um den CARLA-Simulator effektiv auszuführen: Windows 7 64-Bit (oder höher) oder Ubuntu 16.
04 (oder höher), Intel oder AMD Quad-Core-Prozessor (2,5 GHz oder schneller),
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Universität von Toronto
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