이 강좌에 대하여

최근 조회 32,405
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 2번째 강좌:
고급 단계

This is an advanced course, intended for learners with a background in mechanical engineering, computer and electrical engineering, or robotics.

완료하는 데 약 27시간 필요
영어

배울 내용

  • Understand the key methods for parameter and state estimation used for autonomous driving, such as the method of least-squares

  • Develop a model for typical vehicle localization sensors, including GPS and IMUs

  • Apply extended and unscented Kalman Filters to a vehicle state estimation problem

  • Apply LIDAR scan matching and the Iterative Closest Point algorithm

유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 2번째 강좌:
고급 단계

This is an advanced course, intended for learners with a background in mechanical engineering, computer and electrical engineering, or robotics.

완료하는 데 약 27시간 필요
영어

제공자:

Placeholder

토론토 대학교

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up95%(2,258개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 2시간 필요

Module 0: Welcome to Course 2: State Estimation and Localization for Self-Driving Cars

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 33분), 3 개의 읽기 자료
완료하는 데 7시간 필요

Module 1: Least Squares

완료하는 데 7시간 필요
4개 동영상 (총 33분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
2

2

완료하는 데 7시간 필요

Module 2: State Estimation - Linear and Nonlinear Kalman Filters

완료하는 데 7시간 필요
6개 동영상 (총 53분), 5 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Module 3: GNSS/INS Sensing for Pose Estimation

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 34분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Module 4: LIDAR Sensing

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 48분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

검토

STATE ESTIMATION AND LOCALIZATION FOR SELF-DRIVING CARS의 최상위 리뷰

모든 리뷰 보기

자율 주행 자동차 특화 과정 정보

자율 주행 자동차

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.