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自動運転車の状態推定とローカリゼーション

説明

トロント大学の自動運転車専門分野のXNUMX番目のコースである自動運転車の状態推定とローカリゼーションへようこそ。 このコースを受講する前に、スペシャライゼーションの最初のコースを受講することをお勧めします。

このコースでは、さまざまなセンサーと、それらを使用して自動運転車の状態推定と位置特定を行う方法を紹介します。 このコースを修了すると、次のことができるようになります。
–最小二乗法など、自動運転に使用されるパラメーターと状態の推定の主要な方法を理解する
–GPSやIMUなどの一般的な車両位置特定センサーのモデルを開発する
–拡張された無香のカルマンフィルターを車両状態推定問題に適用します
–LIDARスキャンマッチングと反復最接近点アルゴリズムを理解する
–これらのツールを適用して、複数のセンサーストリームを融合し、自動運転車の単一の状態推定値にします

このコースの最後のプロジェクトでは、エラー状態拡張カルマンフィルター(ES-EKF)を実装して、CARLAシミュレーターからのデータを使用して車両をローカライズします。

これは、機械工学、コンピューターおよび電気工学、またはロボット工学のバックグラウンドを持つ学習者を対象とした上級コースです。 このコースで成功するには、Python 3.0でのプログラミング経験、線形代数(行列、ベクトル、行列の乗算、ランク、固有値、ベクトルと逆行列)、統計(ガウス確率分布)、微積分と物理(力、モーメント)に精通している必要があります。 、慣性、ニュートンの法則)。

価格:無料で登録!

言語: 英語

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自動運転車の状態推定とローカリゼーション –トロント大学