Robotic Mapping and Trajectory Generation

Développez vos compétences avec Coursera Plus pour 239 $/an (habituellement 399 $). Économisez maintenant.

Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues. Consultez les langues disponibles.

Robotic Mapping and Trajectory Generation

Ce cours fait partie de Spécialisation "Introduction to Robotics with Webots"

Instructeur : Nikolaus Correll

2 548 déjà inscrits

Inclus avec

5 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

13 avis

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible

3 semaines à 10 heures une semaine

Apprenez à votre propre rythme

Préparer un diplôme

5 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

13 avis

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible

3 semaines à 10 heures une semaine

Apprenez à votre propre rythme

Préparer un diplôme

Ce que vous apprendrez

Use basic feedback control techniques for inverse kinematics of (non-)Holonomic mechanisms.
Apply coordinate transforms to multi-dimensional sensor signals.
Understand basic probabilistic representations to deal with uncertainty from measurement noise.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Simulations
Catégorie : Data Mapping
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Algorithms
Catégorie : Robotics
Catégorie : Computer Programming

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Real-Time Operating Systems
Catégorie : Python Programming

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Évaluations

14 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

En savoir plus sur Coursera pour les affaires

logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Introduction to Robotics with Webots"

Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.

Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 5 modules dans ce cours

In this second course of the Introduction to Robotics specialization, "Robotic Mapping and Trajectory Generation", you will learn how to perform basic inverse kinematics of (non-)holonomic systems using a feedback control approach. You will also learn how to process multi-dimensional sensor signals such as laser range scanners for mapping. Additionally, you will apply the overarching focus of mechanisms and sensors as sources of uncertainty and gain techniques to how to model and control them.

It is recommended that you complete the first course of this specialization, “Introduction to Robotics: Basic Behaviors”, before beginning this one. This course can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s MS in Computer Science degrees offered on the Coursera platform. These fully accredited graduate degrees offer targeted courses, short 8-week sessions, and pay-as-you-go tuition. Admission is based on performance in three preliminary courses, not academic history. CU degrees on Coursera are ideal for recent graduates or working professionals. Learn more: MS in Computer Science: https://coursera.org/degrees/ms-computer-science-boulder

Welcome to Robotic Mapping and Trajectory Generation. In this first week of the course, you will get started by being introduced to the class of "range finder" devices, which have important applications in mapping, as well as the concept of homogeneous transforms to perform coordinate transformations.

Inclus

8 vidéos8 lectures5 devoirs1 sujet de discussion

8 vidéos Total 61 minutes

Introduction to the Specialization 2 minutes
Meet the Instructor 2 minutes
Introduction to "Robotic Mapping and Trajectory Generation" 1 minute
Range Finders and Homogeneous Transforms 20 minutes
Set Up a Range Finder in Webots 7 minutes
Range Sensing 5 minutes
Transforming 1D-Range Images into World Coordinates 13 minutes
Homogeneous Transforms 11 minutes

8 lectures Total 66 minutes

Course Updates and Accessibility Support 1 minute
Earn Academic Credit for your Work! 10 minutes
Course Support 10 minutes
Assessment Expectations 10 minutes
AI Citation and Acknowledgement 10 minutes
Course Activities 5 minutes
Laser Range Finders 10 minutes
About Homogeneous Transforms 10 minutes

5 devoirs Total 160 minutes

Homogeneous Transforms Practice 20 minutes
AI Policy Quiz 5 minutes
Hands On: Commissioning the Range Finder 60 minutes
Hands-On: Transforming World Coordinates in Webots 45 minutes
Range Finder Devices 30 minutes

1 sujet de discussion Total 10 minutes

Introduce Yourself! 10 minutes

In this week, you will begin to understand basic discrete map representations and their implementation.

Inclus

2 vidéos4 lectures3 devoirs1 plugin

2 vidéos Total 24 minutes

Mapping 18 minutes
Basic Mapping: Overview 6 minutes

4 lectures Total 40 minutes

Map Representations 10 minutes
Topological Maps 10 minutes
Grid Maps and Graphs 10 minutes
QuadTrees 10 minutes

3 devoirs Total 276 minutes

Hands-On: Mapping Part I - Basic Mapping 180 minutes
Topological Maps and Graphs 6 minutes
QuadTrees 90 minutes

1 plugin Total 20 minutes

Example QuadTree Implementation 20 minutes

This week introduces simple ways to encode obstacles in terms of probability, the concept of "configuration space", and a simple algorithm for collision checking.

Inclus

1 vidéo3 lectures2 devoirs

1 vidéo Total 23 minutes

Probabilistic Mapping and Configuration Space 23 minutes

3 lectures Total 35 minutes

Probabilistic Map Representations 10 minutes
Configuration Space 10 minutes
Bresenham's Line Algorithm 15 minutes

2 devoirs Total 150 minutes

Hands-On: Mapping Part II -Probabilistic Mapping 60 minutes
Hands-On: Mapping Part III - Configuration Space 90 minutes

In this week you will learn to define a robot trajectory based on a series of waypoints and implement a basic proportional controller in Webots to navigate in a 2D environment.

Inclus

4 vidéos4 lectures4 devoirs

4 vidéos Total 52 minutes

Trajectory Following 22 minutes
Trajectory Following - Set Up 6 minutes
Trajectory Following - Computing Error 12 minutes
Control 12 minutes

4 lectures Total 50 minutes

Trajectory Following 10 minutes
Euclidian Distance and Heading Error 10 minutes
Proportional Control 10 minutes
PID Control 20 minutes

4 devoirs Total 225 minutes

Setup "supervisors" and markers in Webots 45 minutes
Hands-On: Distance and Heading Error 45 minutes
Control 120 minutes
PID Control 15 minutes

In this module you will transfer your mapping and trajectory following skills to a commercial robotic platform in a kitchen environment, introducing you to additional constraints of sensor integration on a real robotic platform.

Inclus

1 vidéo1 évaluation par les pairs

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Préparer un diplôme

Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹

Instructeur

Nikolaus Correll

University of Colorado Boulder

3 Cours 10 554 apprenants

Offert par

University of Colorado Boulder

En savoir plus sur Algorithms

University of Colorado Boulder
Robotic Path Planning and Task Execution
Cours
University of Colorado Boulder
Basic Robotic Behaviors and Odometry
Cours
Northwestern University
Modern Robotics, Course 4: Robot Motion Planning and Control
Cours
Northwestern University
Modern Robotics, Course 1: Foundations of Robot Motion
Cours

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus

Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.

Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne

Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne

Découvrir les diplômes

Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires

Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique

Foire Aux Questions

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.