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Der virtuelle Kurs „Schätzung und Ortung von Zuständen für autonome Autos – Virtueller Kurs – Coursera“, ist ein Kurs mit unterschiedlichen Inhalten und bietet Videokurse von ca. 27 Stunden bis zum Abschluss. Erkunden Sie die wesentlichen Funktionen und klicken Sie auf die orangefarbene Schaltfläche, um detaillierte Informationen zur E-Learning-Plattform von Coursera zu erhalten
Willkommen bei State Estimation and Location for Autonomous Cars, dem zweiten Kurs der Spezialisierung Autonomous Cars an der University of Toronto.
Wir empfehlen Ihnen, den ersten Kurs in der Spezialisierung zu belegen, bevor Sie diesen Kurs belegen.
Dieser Kurs stellt Ihnen die verschiedenen Sensoren vor und wie wir sie für die Zustandsschätzung und -lokalisierung in einem autonomen Auto verwenden können.
Am Ende dieses Kurses sind Sie in der Lage: - Die wichtigsten Methoden zur Parameter- und Zustandsschätzung für autonomes Fahren zu verstehen, wie z. B. die Methode der kleinsten Quadrate - Ein Modell für typische Fahrzeugortungssensoren, einschließlich GPS und IMU, zu entwickeln - Anzuwenden Unscented und erweiterte Kalman-Filter für ein Problem der Fahrzeugzustandsschätzung - Lidar-Scan-Matching und den iterativen Nearest-Point-Algorithmus verstehen - Wenden Sie diese Tools an, um mehrere Sensorströme zu einer einzigen Zustandsschätzung für ein autonomes Auto zusammenzuführen Für das Abschlussprojekt dieses Kurses werden Sie Implementieren Sie den Error State Extended Kalman Filter (ES-EKF), um ein Fahrzeug anhand von Daten aus dem CARLA-Simulator zu lokalisieren.
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, mit linearer Algebra (Matrizen, Vektoren, Matrizenmultiplikation, Range, Eigenwerte und Vektoren und Inversen), Statistik (Gaußsche Wahrscheinlichkeitsverteilungen) vertraut sein,
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Universität von Toronto
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