Le cours virtuel "Estimation et localisation des états pour les voitures autonomes - Cours virtuel - Coursera", est un cours avec différents contenus et qui propose des cours vidéo d'env. 27 heures pour terminer. 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 State Estimation and Location for Autonomous Cars, le deuxième cours de la spécialisation Autonomous Cars à l'Université de Toronto.
Nous vous recommandons de suivre le premier cours de la spécialisation avant de suivre ce cours.
Ce cours vous présentera les différents capteurs et comment nous pouvons les utiliser pour l'estimation et la localisation de l'état dans une voiture autonome.
À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : - Comprendre les principales méthodes d'estimation des paramètres et de l'état utilisées pour la conduite autonome, telles que la méthode des moindres carrés - Développer un modèle pour les capteurs de localisation de véhicules typiques, y compris le GPS et l'IMU - Appliquer Filtres de Kalman non parfumés et étendus à un problème d'estimation de l'état du véhicule - Comprendre la correspondance de balayage lidar et l'algorithme itératif du point le plus proche - Appliquer ces outils pour fusionner plusieurs flux de capteurs en une seule estimation d'état pour une voiture autonome Pour le projet final de ce cours, vous allez mettre en œuvre le filtre de Kalman étendu d'état d'erreur (ES-EKF) pour localiser un véhicule à l'aide des données du simulateur CARLA.
Il s'agit d'un cours avancé, destiné aux étudiants ayant une formation en génie mécanique, en informatique et en génie électrique ou robotique.
Pour réussir ce cours, vous devez avoir une expérience de programmation en Python 3.
0, être familiarisé avec l'algèbre linéaire (matrices, vecteurs, multiplication matricielle, étendue, valeurs propres et vecteurs et inverses), les statistiques (distributions de probabilité gaussiennes),
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Université de Toronto
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