このコースについて

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次における4の2コース
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

学習内容

  • Understand the key methods for parameter and state estimation used for autonomous driving, such as the method of least-squares

  • Develop a model for typical vehicle localization sensors, including GPS and IMUs

  • Apply extended and unscented Kalman Filters to a vehicle state estimation problem

  • Apply LIDAR scan matching and the Iterative Closest Point algorithm

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提供:

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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

コンテンツの評価Thumbs Up95%(2,241 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
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
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
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

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

レビュー

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

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