Об этом курсе
Недавно просмотрено: 29,500

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Продвинутый уровень

Прибл. 18 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 7 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский
Учащиеся, которые проходят продукт ''Course'
  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists
  • Researchers
  • Software Engineers
  • Engineers

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Продвинутый уровень

Прибл. 18 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 7 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Основные моменты курса

featured

Практический проект

Учитесь в очень реалистичной среде вождения

Взаимодействуйте с наборами данных из беспилотного автомобиля, создайте собственный программный стек для него и завершите дипломный проект с использованием симулятора CARLA.

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
1 ч. на завершение

Welcome to Course 4: Motion Planning for Self-Driving Cars

4 видео ((всего 18 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения
4 видео
Welcome to the Course3мин
Meet the Instructor, Steven Waslander5мин
Meet the Instructor, Jonathan Kelly2мин
3 материала для самостоятельного изучения
Course Readings10мин
How to Use Discussion Forums15мин
How to Use Supplementary Readings in This Course15мин
2 ч. на завершение

Module 1: The Planning Problem

4 видео ((всего 54 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
4 видео
Lesson 2: Motion Planning Constraints13мин
Lesson 3: Objective Functions for Autonomous Driving9мин
Lesson 4: Hierarchical Motion Planning17мин
1 материал для самостоятельного изучения
Module 1 Supplementary Reading10мин
1 практическое упражнение
Module 1 Graded Quiz50мин
Неделя
2
6 ч. на завершение

Module 2: Mapping for Planning

5 видео ((всего 50 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
5 видео
Lesson 2: Populating Occupancy Grids from LIDAR Scan Data (Part 1)9мин
Lesson 2: Populating Occupancy Grids from LIDAR Scan Data (Part 2)9мин
Lesson 3: Occupancy Grid Updates for Self-Driving Cars9мин
Lesson 4: High Definition Road Maps11мин
1 материал для самостоятельного изучения
Module 2 Supplementary Reading
Неделя
3
4 ч. на завершение

Module 3: Mission Planning in Driving Environments

3 видео ((всего 35 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
3 видео
Lesson 2: Dijkstra's Shortest Path Search10мин
Lesson 3: A* Shortest Path Search13мин
1 материал для самостоятельного изучения
Module 3 Supplementary Reading
1 практическое упражнение
Module 3 Graded Quiz50мин
Неделя
4
2 ч. на завершение

Module 4: Dynamic Object Interactions

3 видео ((всего 36 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
3 видео
Lesson 2: Map-Aware Motion Prediction11мин
Lesson 3: Time to Collision12мин
1 материал для самостоятельного изучения
Module 4 Supplementary Reading
1 практическое упражнение
Module 4 Graded Quiz50мин
4.8
Рецензии: 9Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Motion Planning for Self-Driving Cars

автор: IKSep 14th 2019

I think it is one of the best courses for learning the motion planning algorithms for Autonomous driving. The concepts are well explained with lots of examples.

Преподаватели

Avatar

Steven Waslander

Associate Professor
Aerospace Studies
Avatar

Jonathan Kelly

Assistant Professor
Aerospace Studies

О Торонтский университет

Established in 1827, the University of Toronto is one of the world’s leading universities, renowned for its excellence in teaching, research, innovation and entrepreneurship, as well as its impact on economic prosperity and social well-being around the globe. ...

Специализация Беспилотные автомобили: общие сведения

Be at the forefront of the autonomous driving industry. With market researchers predicting a $42-billion market and more than 20 million self-driving cars on the road by 2025, the next big job boom is right around the corner. This Specialization gives you a comprehensive understanding of state-of-the-art engineering practices used in the self-driving car industry. You'll get to interact with real data sets from an autonomous vehicle (AV)―all through hands-on projects using the open source simulator CARLA. Throughout your courses, you’ll hear from industry experts who work at companies like Oxbotica and Zoox as they share insights about autonomous technology and how that is powering job growth within the field. You’ll learn from a highly realistic driving environment that features 3D pedestrian modelling and environmental conditions. When you complete the Specialization successfully, you’ll be able to build your own self-driving software stack and be ready to apply for jobs in the autonomous vehicle industry. It is recommended that you have some background in linear algebra, probability, statistics, calculus, physics, control theory, and Python programming. You will need these specifications in order to effectively run the CARLA simulator: Windows 7 64-bit (or later) or Ubuntu 16.04 (or later), Quad-core Intel or AMD processor (2.5 GHz or faster), NVIDIA GeForce 470 GTX or AMD Radeon 6870 HD series card or higher, 8 GB RAM, and OpenGL 3 or greater (for Linux computers)....
Беспилотные автомобили

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.