Anggaran dan Penyetempatan Negeri untuk Kereta Memandu Sendiri

Penerangan Produk

Selamat Datang ke Pengiraan dan Penyetempatan Negeri untuk Kereta Memandu Sendiri, kursus kedua di Pengkhususan Kereta Memandu Sendiri dari University of Toronto. Kami mengesyorkan anda mengambil kursus pertama dalam Pengkhususan sebelum mengambil kursus ini.

Kursus ini akan memperkenalkan anda kepada sensor yang berlainan dan bagaimana kami boleh menggunakannya untuk anggaran dan penyetempatan negara dalam kereta memandu sendiri. Pada akhir kursus ini, anda akan dapat:
- Memahami kaedah utama untuk parameter dan anggaran negara yang digunakan untuk memandu autonomi, seperti kaedah kuadrat-kurangnya
- Membangunkan model untuk penderia lokalisasi khas kenderaan, termasuk GPS dan IMU
- Memohon Penapis Kalman yang diperluaskan dan tidak tersembunyi ke masalah anggaran kenderaan negara
- Memahami pemadanan imbasan LIDAR dan algoritma Point Iterative Closest Point
- Guna alat ini untuk memadamkan pelbagai aliran sensor ke dalam anggaran negara tunggal untuk kereta memandu sendiri

Untuk projek akhir dalam kursus ini, anda akan melaksanakan Penapis Kalman-State Extended Extended (ES-EKF) untuk menyetempatkan kenderaan menggunakan data dari simulator CARLA.

Ini adalah kursus lanjutan, bertujuan untuk pelajar dengan latar belakang kejuruteraan mekanikal, komputer dan kejuruteraan elektrik, atau robotik. Untuk berjaya dalam kursus ini, anda harus mempunyai pengalaman pengaturcaraan dalam Python 3.0, kebiasaan dengan Aljabar Linear (matriks, vektor, pendaraban matriks, pangkat, Nilai dan nilai vektor dan penyongsang), Statistik (Gaussian probability distributions), Kalkulus dan Fizik (daya, momen , inersia, Undang-undang Newton).