このコースについて

118,810 最近の表示
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における4の2コース
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
上級レベル

This is an advanced course, intended for learners with a background in mechanical engineering, computer and electrical engineering, or robotics.

約27時間で修了
英語
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における4の2コース
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
上級レベル

This is an advanced course, intended for learners with a background in mechanical engineering, computer and electrical engineering, or robotics.

約27時間で修了
英語

提供:

Placeholder

トロント大学(University of Toronto)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up95%(1,553 件の評価)Info
1

1

2時間で修了

Module 0: Welcome to Course 2: State Estimation and Localization for Self-Driving Cars

2時間で修了
9件のビデオ (合計33分), 3 学習用教材
9件のビデオ
Welcome to the Course3 分
Meet the Instructor, Jonathan Kelly2 分
Meet the Instructor, Steven Waslander5 分
Meet Diana, Firmware Engineer2 分
Meet Winston, Software Engineer3 分
Meet Andy, Autonomous Systems Architect2 分
Meet Paul Newman, Founder, Oxbotica & Professor at University of Oxford5 分
The Importance of State Estimation1 分
3件の学習用教材
Course Prerequisites: Knowledge, Hardware & Software15 分
How to Use Discussion Forums15 分
How to Use Supplementary Readings in This Course15 分
7時間で修了

Module 1: Least Squares

7時間で修了
4件のビデオ (合計33分), 3 学習用教材, 3 個のテスト
4件のビデオ
Lesson 1 (Part 2): Squared Error Criterion and the Method of Least Squares6 分
Lesson 2: Recursive Least Squares7 分
Lesson 3: Least Squares and the Method of Maximum Likelihood8 分
3件の学習用教材
Lesson 1 Supplementary Reading: The Squared Error Criterion and the Method of Least Squares45 分
Lesson 2 Supplementary Reading: Recursive Least Squares30 分
Lesson 3 Supplementary Reading: Least Squares and the Method of Maximum Likelihood30 分
3の練習問題
Lesson 1: Practice Quiz30 分
Lesson 2: Practice Quiz30 分
Module 1: Graded Quiz50 分
2

2

7時間で修了

Module 2: State Estimation - Linear and Nonlinear Kalman Filters

7時間で修了
6件のビデオ (合計53分), 5 学習用教材, 1 個のテスト
6件のビデオ
Lesson 2: Kalman Filter and The Bias BLUEs5 分
Lesson 3: Going Nonlinear - The Extended Kalman Filter9 分
Lesson 4: An Improved EKF - The Error State Extended Kalman Filter6 分
Lesson 5: Limitations of the EKF7 分
Lesson 6: An Alternative to the EKF - The Unscented Kalman Filter15 分
5件の学習用教材
Lesson 1 Supplementary Reading: The Linear Kalman Filter45 分
Lesson 2 Supplementary Reading: The Kalman Filter - The Bias BLUEs10 分
Lesson 3 Supplementary Reading: Going Nonlinear - The Extended Kalman Filter45 分
Lesson 4 Supplementary Reading: An Improved EKF - The Error State Kalman FIlter1 時間
Lesson 6 Supplementary Reading: An Alternative to the EKF - The Unscented Kalman Filter30 分
3

3

2時間で修了

Module 3: GNSS/INS Sensing for Pose Estimation

2時間で修了
4件のビデオ (合計34分), 3 学習用教材, 1 個のテスト
4件のビデオ
Lesson 2: The Inertial Measurement Unit (IMU)10 分
Lesson 3: The Global Navigation Satellite Systems (GNSS)8 分
Why Sensor Fusion?3 分
3件の学習用教材
Lesson 1 Supplementary Reading: 3D Geometry and Reference Frames10 分
Lesson 2 Supplementary Reading: The Inertial Measurement Unit (IMU)30 分
Lesson 3 Supplementary Reading: The Global Navigation Satellite System (GNSS)15 分
1の練習問題
Module 3: Graded Quiz50 分
4

4

2時間で修了

Module 4: LIDAR Sensing

2時間で修了
4件のビデオ (合計48分), 3 学習用教材, 1 個のテスト
4件のビデオ
Lesson 2: LIDAR Sensor Models and Point Clouds12 分
Lesson 3: Pose Estimation from LIDAR Data17 分
Optimizing State Estimation3 分
3件の学習用教材
Lesson 1 Supplementary Reading: Light Detection and Ranging Sensors10 分
Lesson 2 Supplementary Reading: LIDAR Sensor Models and Point Clouds10 分
Lesson 3 Supplementary Reading: Pose Estimation from LIDAR Data30 分
1の練習問題
Module 4: Graded Quiz30 分

レビュー

STATE ESTIMATION AND LOCALIZATION FOR SELF-DRIVING CARS からの人気レビュー

すべてのレビューを見る

自動運転車専門講座について

自動運転車

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。