University of Toronto
自动驾驶汽车 专项课程
University of Toronto

自动驾驶汽车 专项课程

在自动驾驶汽车领域开创事业. 走在自动驾驶行业的前沿。

Steven Waslander
Jonathan Kelly

位教师:Steven Waslander

81,154 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入学习学科知识
4.7

(2,758 条评论)

高级设置 等级
面向相关领域的从业人员而设计
3 月 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
深入学习学科知识
4.7

(2,758 条评论)

高级设置 等级
面向相关领域的从业人员而设计
3 月 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度

您将学到什么

  • 了解自动驾驶汽车软件栈的详细架构和组件

  • 实施静态和动态目标检测、定位和绘图、行为和机动规划以及车辆控制的方法

  • 使用逼真的车辆物理特性、完整的传感器套件:摄像头、激光雷达、GPS/INS、车轮里程计、深度图、语义分割、物体边界框

  • 展示 CARLA 技能并使用 Python 构建程序

要了解的详细信息

可分享的证书

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授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 University of Toronto 获得职业证书

专业化 - 4门课程系列

自动驾驶汽车简介

自动驾驶汽车简介

第 1 门课程35小时

您将学到什么

  • 了解用于自动驾驶汽车的常用硬件

  • 确定自动驾驶软件栈的主要组件

  • 程序车辆建模和控制

  • 分析车辆开发的安全框架和当前行业实践

您将获得的技能

类别:控制系统
类别:数学建模
类别:系统架构
类别:自动化
类别:模拟和模拟软件
类别:硬件架构
类别:软件架构
类别:安全保障
类别:计算机硬件
类别:机械

您将学到什么

  • 了解用于自动驾驶的参数和状态估计的关键方法,如最小二乘法

  • 为 GPS 和 IMU 等典型车辆定位传感器开发模型

  • 将扩展卡尔曼滤波器和无香味卡尔曼滤波器应用于车辆状态估计问题

  • 应用激光雷达扫描匹配和迭代最接近点算法

您将获得的技能

类别:估算
类别:全球定位系统
类别:线性代数
类别:数据整合
类别:数学建模
类别:Machine Learning 方法
类别:空间分析
类别:控制系统
类别:计算机视觉
自动驾驶汽车的视觉感知

自动驾驶汽车的视觉感知

第 3 门课程31小时

您将学到什么

  • 使用针孔照相机模型,并进行内在和外在照相机校准

  • 检测、描述和匹配图像特征,设计自己的卷积神经网络

  • 将这些方法应用于视觉里程测量、物体检测和跟踪

  • 应用语义分割进行可驾驶表面估算

您将获得的技能

类别:计算机视觉
类别:深度学习
类别:人工神经网络
类别:图像分析
类别:Python 程序设计
类别:机器学习算法
类别:Machine Learning 方法
类别:人工智能
类别:人工智能和机器学习(AI/ML)
类别:线性代数
自动驾驶汽车的运动规划

自动驾驶汽车的运动规划

第 4 门课程32小时

您将学到什么

您将获得的技能

类别:数据结构
类别:算法
类别:情景测试
类别:模拟
类别:计算机视觉
类别:空间数据分析

获得职业证书

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位教师

Steven Waslander
University of Toronto
4 门课程176,099 名学生

提供方

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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
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