이 강좌에 대하여

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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

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완료하는 데 약 27시간 필요
영어

제공자:

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토론토 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up95%(1,666개의 평가)Info
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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
9개의 동영상
Welcome to the Course3m
Meet the Instructor, Jonathan Kelly2m
Meet the Instructor, Steven Waslander5m
Meet Diana, Firmware Engineer2m
Meet Winston, Software Engineer3m
Meet Andy, Autonomous Systems Architect2m
Meet Paul Newman, Founder, Oxbotica & Professor at University of Oxford5m
The Importance of State Estimation1m
3개의 읽기 자료
Course Prerequisites: Knowledge, Hardware & Software15m
How to Use Discussion Forums15m
How to Use Supplementary Readings in This Course15m
완료하는 데 7시간 필요

Module 1: Least Squares

완료하는 데 7시간 필요
4개 동영상 (총 33분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
4개의 동영상
Lesson 1 (Part 2): Squared Error Criterion and the Method of Least Squares6m
Lesson 2: Recursive Least Squares7m
Lesson 3: Least Squares and the Method of Maximum Likelihood8m
3개의 읽기 자료
Lesson 1 Supplementary Reading: The Squared Error Criterion and the Method of Least Squares45m
Lesson 2 Supplementary Reading: Recursive Least Squares30m
Lesson 3 Supplementary Reading: Least Squares and the Method of Maximum Likelihood30m
3개 연습문제
Lesson 1: Practice Quiz30m
Lesson 2: Practice Quiz30m
Module 1: Graded Quiz50m
2

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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
6개의 동영상
Lesson 2: Kalman Filter and The Bias BLUEs5m
Lesson 3: Going Nonlinear - The Extended Kalman Filter9m
Lesson 4: An Improved EKF - The Error State Extended Kalman Filter6m
Lesson 5: Limitations of the EKF7m
Lesson 6: An Alternative to the EKF - The Unscented Kalman Filter15m
5개의 읽기 자료
Lesson 1 Supplementary Reading: The Linear Kalman Filter45m
Lesson 2 Supplementary Reading: The Kalman Filter - The Bias BLUEs10m
Lesson 3 Supplementary Reading: Going Nonlinear - The Extended Kalman Filter45m
Lesson 4 Supplementary Reading: An Improved EKF - The Error State Kalman FIlter1시간
Lesson 6 Supplementary Reading: An Alternative to the EKF - The Unscented Kalman Filter30m
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
4개의 동영상
Lesson 2: The Inertial Measurement Unit (IMU)10m
Lesson 3: The Global Navigation Satellite Systems (GNSS)8m
Why Sensor Fusion?3m
3개의 읽기 자료
Lesson 1 Supplementary Reading: 3D Geometry and Reference Frames10m
Lesson 2 Supplementary Reading: The Inertial Measurement Unit (IMU)30m
Lesson 3 Supplementary Reading: The Global Navigation Satellite System (GNSS)15m
1개 연습문제
Module 3: Graded Quiz50m
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완료하는 데 2시간 필요

Module 4: LIDAR Sensing

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 48분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
4개의 동영상
Lesson 2: LIDAR Sensor Models and Point Clouds12m
Lesson 3: Pose Estimation from LIDAR Data17m
Optimizing State Estimation3m
3개의 읽기 자료
Lesson 1 Supplementary Reading: Light Detection and Ranging Sensors10m
Lesson 2 Supplementary Reading: LIDAR Sensor Models and Point Clouds10m
Lesson 3 Supplementary Reading: Pose Estimation from LIDAR Data30m
1개 연습문제
Module 4: Graded Quiz30m

검토

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