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自動運転車の運動計画

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モーション プランニングへようこそ。

このコースでは、ミッション計画、行動計画、ローカル計画など、自動運転における主な計画タスクについて紹介します。 このコースを終了するまでに、ダイクストラ法と A* アルゴリズムを使用してグラフまたは道路網上の最短経路を見つけ、有限状態マシンを使用して実行する安全な動作を選択し、交通法規に従いながら障害物を避けて安全に移動するための最適で滑らかな経路と速度プロファイルを設計できるようになります。 また、環境内の静的要素の占有グリッド マップを構築し、それらを使用して効率的な衝突チェックを行う方法も学習します。 このコースでは、通常の運転と同じように動作し、車両を常に安全に保ちながら、自宅から職場まで移動するための完全な自動運転計画ソリューションを構築できるようになります。

このコースの最後のプロジェクトでは、階層モーション プランナーを実装して、車線内に駐車している車両の回避、先行車両の追従、交差点の安全な移動など、CARLA シミュレーターの一連のシナリオをナビゲートします。 現実世界ではランダム性に直面することになるため、ソリューションが環境の変化に対して堅牢であることを確認する必要があります。

これは、ロボット工学の背景を持つ学習者を対象とした中級コースで、この専門分野のコース 1 で考案されたモデルとコントローラーに基づいています。 このコースを完了するには、Python 3.0 でのプログラミング経験があり、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) と微積分 (常微分方程式、積分) に精通している必要があります。

価格:無料で登録!

言語: 英語

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自動運転車の運動計画 –トロント大学