このコースについて

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約32時間で修了
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字幕:英語
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トロント大学(University of Toronto)

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

1時間で修了

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

1時間で修了
4件のビデオ (合計18分), 3 readings
4件のビデオ
Welcome to the Course3 分
Meet the Instructor, Steven Waslander5 分
Meet the Instructor, Jonathan Kelly2 分
3件の学習用教材
Course Readings10 分
How to Use Discussion Forums15 分
How to Use Supplementary Readings in This Course15 分
2時間で修了

Module 1: The Planning Problem

2時間で修了
4件のビデオ (合計54分), 1 reading, 1 quiz
4件のビデオ
Lesson 2: Motion Planning Constraints13 分
Lesson 3: Objective Functions for Autonomous Driving9 分
Lesson 4: Hierarchical Motion Planning17 分
1件の学習用教材
Module 1 Supplementary Reading10 分
1の練習問題
Module 1 Graded Quiz50 分
2

2

6時間で修了

Module 2: Mapping for Planning

6時間で修了
5件のビデオ (合計50分), 1 reading, 1 quiz
5件のビデオ
Lesson 2: Populating Occupancy Grids from LIDAR Scan Data (Part 1)9 分
Lesson 2: Populating Occupancy Grids from LIDAR Scan Data (Part 2)9 分
Lesson 3: Occupancy Grid Updates for Self-Driving Cars9 分
Lesson 4: High Definition Road Maps11 分
1件の学習用教材
Module 2 Supplementary Reading1 時間
3

3

4時間で修了

Module 3: Mission Planning in Driving Environments

4時間で修了
3件のビデオ (合計35分), 1 reading, 1 quiz
3件のビデオ
Lesson 2: Dijkstra's Shortest Path Search10 分
Lesson 3: A* Shortest Path Search13 分
1件の学習用教材
Module 3 Supplementary Reading1 時間
1の練習問題
Module 3 Graded Quiz50 分
4

4

2時間で修了

Module 4: Dynamic Object Interactions

2時間で修了
3件のビデオ (合計36分), 1 reading, 1 quiz
3件のビデオ
Lesson 2: Map-Aware Motion Prediction11 分
Lesson 3: Time to Collision12 分
1件の学習用教材
Module 4 Supplementary Reading1 時間
1の練習問題
Module 4 Graded Quiz50 分

レビュー

MOTION PLANNING FOR SELF-DRIVING CARS からの人気レビュー

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自動運転車専門講座について

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)....
自動運転車

よくある質問

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. 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.
  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

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