Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
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Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 32 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
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University of Toronto

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Welcome to Course 4: Motion Planning for Self-Driving Cars

1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 18 min), 3 Lektüren
4 Videos
Welcome to the Course3m
Meet the Instructor, Steven Waslander5m
Meet the Instructor, Jonathan Kelly2m
3 Lektüren
Course Readings10m
How to Use Discussion Forums15m
How to Use Supplementary Readings in This Course15m
2 Stunden zum Abschließen

Module 1: The Planning Problem

2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 54 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
4 Videos
Lesson 2: Motion Planning Constraints13m
Lesson 3: Objective Functions for Autonomous Driving9m
Lesson 4: Hierarchical Motion Planning17m
1 Lektüre
Module 1 Supplementary Reading10m
1 praktische Übung
Module 1 Graded Quiz50m
Woche
2

Woche 2

6 Stunden zum Abschließen

Module 2: Mapping for Planning

6 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 50 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
5 Videos
Lesson 2: Populating Occupancy Grids from LIDAR Scan Data (Part 1)9m
Lesson 2: Populating Occupancy Grids from LIDAR Scan Data (Part 2)9m
Lesson 3: Occupancy Grid Updates for Self-Driving Cars9m
Lesson 4: High Definition Road Maps11m
1 Lektüre
Module 2 Supplementary Reading1h
Woche
3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Module 3: Mission Planning in Driving Environments

4 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 35 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
3 Videos
Lesson 2: Dijkstra's Shortest Path Search10m
Lesson 3: A* Shortest Path Search13m
1 Lektüre
Module 3 Supplementary Reading1h
1 praktische Übung
Module 3 Graded Quiz50m
Woche
4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Module 4: Dynamic Object Interactions

2 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 36 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
3 Videos
Lesson 2: Map-Aware Motion Prediction11m
Lesson 3: Time to Collision12m
1 Lektüre
Module 4 Supplementary Reading1h
1 praktische Übung
Module 4 Graded Quiz50m

Bewertungen

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Über den Spezialisierung Selbstfahrende Autos

Be at the forefront of the autonomous driving industry. With market researchers predicting a $42-billion market and more than 20 million self-driving cars on the road by 2025, the next big job boom is right around the corner. This Specialization gives you a comprehensive understanding of state-of-the-art engineering practices used in the self-driving car industry. You'll get to interact with real data sets from an autonomous vehicle (AV)―all through hands-on projects using the open source simulator CARLA. Throughout your courses, you’ll hear from industry experts who work at companies like Oxbotica and Zoox as they share insights about autonomous technology and how that is powering job growth within the field. You’ll learn from a highly realistic driving environment that features 3D pedestrian modelling and environmental conditions. When you complete the Specialization successfully, you’ll be able to build your own self-driving software stack and be ready to apply for jobs in the autonomous vehicle industry. It is recommended that you have some background in linear algebra, probability, statistics, calculus, physics, control theory, and Python programming. You will need these specifications in order to effectively run the CARLA simulator: Windows 7 64-bit (or later) or Ubuntu 16.04 (or later), Quad-core Intel or AMD processor (2.5 GHz or faster), NVIDIA GeForce 470 GTX or AMD Radeon 6870 HD series card or higher, 8 GB RAM, and OpenGL 3 or greater (for Linux computers)....
Selbstfahrende Autos

Häufig gestellte Fragen

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