Об этом курсе
Недавно просмотрено: 13,911

Курс 2 из 6 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 15 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 3 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский, Испанский

Приобретаемые навыки

Motion PlanningAutomated Planning And SchedulingA* Search AlgorithmMatlab

Курс 2 из 6 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 15 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 3 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский, Испанский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
4 ч. на завершение

Introduction and Graph-based Plan Methods

5 видео ((всего 27 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
5 видео
1.2: Grassfire Algorithm6мин
1.3: Dijkstra's Algorithm4мин
1.4: A* Algorithm6мин
Getting Started with the Programming Assignments3мин
4 материала для самостоятельного изучения
Computational Motion Planning Honor Code10мин
Getting Started with MATLAB10мин
Resources for Computational Motion Planning10мин
Graded MATLAB Assignments10мин
1 практическое упражнение
Graph-based Planning Methods8мин
Неделя
2
2 ч. на завершение

Configuration Space

6 видео ((всего 19 мин.)), 3 тестов
6 видео
2.2: RR arm2мин
2.3: Piano Mover’s Problem3мин
2.4: Visibility Graph3мин
2.5: Trapezoidal Decomposition1мин
2.6: Collision Detection and Freespace Sampling Methods4мин
1 практическое упражнение
Configuration Space8мин
Неделя
3
1 ч. на завершение

Sampling-based Planning Methods

3 видео ((всего 17 мин.)), 2 тестов
3 видео
3.2: Issues with Probabilistic Road Maps4мин
3.3: Introduction to Rapidly Exploring Random Trees6мин
1 практическое упражнение
Sampling-based Methods6мин
Неделя
4
1 ч. на завершение

Artificial Potential Field Methods

4 видео ((всего 19 мин.)), 2 тестов
4 видео
4.2: Issues with Local Minima2мин
4.3: Generalizing Potential Fields2мин
4.4: Course Summary6мин
1 практическое упражнение
Artificial Potential Fields6мин
4.2
Рецензии: 204Chevron Right

14%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Лучшие отзывы о курсе Robotics: Computational Motion Planning

автор: FCNov 28th 2018

The course was challenging, but fulfilling. Thank you Coursera and University of Pennsylvania for giving this wonderful experience and opportunity that I might not experience in our local community!

автор: ADJul 3rd 2018

The topic was very interesting, and the assignments weren't overly complicated. Overall, the lesson was fun and informative , despite the bugs in the learning tool(especially, the last assignment.)

Преподаватели

Avatar

CJ Taylor

Professor of Computer and Information Science
School of Engineering and Applied Science

О Пенсильванский университет

The University of Pennsylvania (commonly referred to as Penn) is a private university, located in Philadelphia, Pennsylvania, United States. A member of the Ivy League, Penn is the fourth-oldest institution of higher education in the United States, and considers itself to be the first university in the United States with both undergraduate and graduate studies. ...

Специализация Робототехника: общие сведения

The Introduction to Robotics Specialization introduces you to the concepts of robot flight and movement, how robots perceive their environment, and how they adjust their movements to avoid obstacles, navigate difficult terrains and accomplish complex tasks such as construction and disaster recovery. You will be exposed to real world examples of how robots have been applied in disaster situations, how they have made advances in human health care and what their future capabilities will be. The courses build towards a capstone in which you will learn how to program a robot to perform a variety of movements such as flying and grasping objects....
Робототехника

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.