Le cours virtuel "Movement Planning for Autonomous Vehicles - Virtual Course - Coursera" est un cours avec différents contenus et propose des cours vidéo à partir de . Explorez ses fonctionnalités essentielles et cliquez sur le bouton orange pour obtenir des informations détaillées sur la plateforme d'apprentissage en ligne Coursera.
Bienvenue à Motion Planning for Self-Driving Cars, le quatrième cours de la spécialisation Self-Driving de l'Université de Toronto. Ce cours vous présentera les principales tâches de planification de la conduite autonome, y compris la planification de mission, la planification du comportement et la planification locale. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de trouver l'itinéraire le plus court sur un graphique routier ou un réseau à l'aide de l'algorithme Dijkstra et A *, d'utiliser des machines à états finis pour sélectionner des comportements de conduite sûrs et de concevoir des itinéraires et des profils de vitesse optimaux et cohérents. contourner les obstacles en toute sécurité tout en respectant le code de la route. Vous créerez également des cartes de grille d'occupation d'éléments statiques dans l'environnement et apprendrez à les utiliser pour vérifier efficacement les collisions. Ce cours vous donnera la capacité de construire une solution complète de planification de la conduite autonome, pour vous permettre de vous conduire de la maison au travail en vous comportant comme un conducteur typique et en gardant le véhicule en sécurité à tout moment. Pour le projet final de ce cours, vous implémenterez un planificateur de mouvement hiérarchique pour naviguer à travers une séquence de scénarios dans le simulateur CARLA, y compris éviter un véhicule stationné dans votre voie, suivre un véhicule de tête et naviguer en toute sécurité à une intersection. . Vous serez confronté au caractère aléatoire du monde réel et vous devrez travailler pour vous assurer que votre solution est robuste face aux changements de l'environnement. Il s'agit d'un cours intermédiaire, destiné aux étudiants ayant une certaine expérience en robotique, et qui s'appuie sur les modèles et contrôleurs conçus dans le cours 1 de cette spécialisation. Pour réussir ce cours, vous devez avoir une expérience de la programmation en Python 3.0 et être familiarisé avec l'algèbre linéaire (matrices, vecteurs, multiplication matricielle, intervalle,
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