Über diesen Kurs

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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Fortgeschritten“

This is an advanced course, intended for learners with a background in mechanical engineering, computer and electrical engineering, or robotics.

Ca. 27 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • 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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Ca. 27 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

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University of Toronto

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up95%(2,261 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Module 0: Welcome to Course 2: State Estimation and Localization for Self-Driving Cars

2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 33 min), 3 Lektüren
7 Stunden zum Abschließen

Module 1: Least Squares

7 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 33 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
Woche
2

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

Module 2: State Estimation - Linear and Nonlinear Kalman Filters

7 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 53 min), 5 Lektüren, 1 Quiz
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Module 3: GNSS/INS Sensing for Pose Estimation

2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 34 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
Woche
4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Module 4: LIDAR Sensing

2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 48 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

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Häufig gestellte Fragen

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