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Starts 8 June 2025 19:46

Ends 8 June 2025

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Motion Planning for Self-Driving Cars

Bienvenue dans le cours "Planification de mouvement pour les voitures autonomes", proposé dans le cadre de la Spécialisation complète sur les voitures autonomes de l'Université de Toronto sur Coursera. Ce cours de niveau intermédiaire est conçu pour les individus ayant une formation en robotique, désireux de se plonger dans les complexités de la co.
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10 Cours


National Taiwan University (NTU) is a world-class research university based in Taipei, Taiwan. It boasts a highly qualified faculty, all-encompassing educational programs, and a friendly, vibrant environment, making it an ideal location for academic study and research.

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Bienvenue dans le cours "Planification de mouvement pour les voitures autonomes", proposé dans le cadre de la Spécialisation complète sur les voitures autonomes de l'Université de Toronto sur Coursera. Ce cours de niveau intermédiaire est conçu pour les individus ayant une formation en robotique, désireux de se plonger dans les complexités de la conduite autonome.

Tout au long du cours, les participants exploreront les tâches de planification essentielles à la technologie de conduite autonome, y compris la planification de mission, la planification de comportement et la planification locale.

Les apprenants acquerront une expérience pratique avec des algorithmes essentiels pour naviguer en toute sécurité avec des voitures autonomes, tels que les algorithmes de Dijkstra et A*, pour trouver les chemins les plus efficaces. Le cours couvre également l'utilisation de machines à états finis pour la sélection de comportements de conduite sûrs, la conception de chemins et de profils de vitesse optimaux pour manœuvrer autour des obstacles tout en adhérant aux règlements de circulation, et la construction de cartes de grille d'occupation pour une vérification efficace des collisions.

À la fin de ce cours, les participants auront les compétences pour développer une solution complète de planification de mouvement, capable de guider une voiture autonome du point A au point B en toute sécurité et efficacement, en simulant le comportement de conduite humain typique.

Une opportunité excitante attend dans le projet final, où les apprenants appliqueront leurs connaissances pour mettre en œuvre un planificateur de mouvement hiérarchique dans le simulateur CARLA. Ce projet met les étudiants au défi de naviguer à travers divers scénarios, tels que éviter un véhicule stationné, suivre un véhicule leader, et traverser en toute sécurité une intersection, tout en s'adaptant à l'imprévisibilité des environnements réels.

Ce cours est idéal pour ceux qui ont des connaissances de programmation en Python 3.0, ainsi qu'une bonne compréhension de l'algèbre linéaire et du calcul, cherchant à faire des progrès significatifs dans la technologie des véhicules autonomes.

Proposé par la prestigieuse Université de Toronto et disponible sur Coursera, ce cours relève à la fois des catégories Véhicules Autonomes et Algorithme de Dijkstra, promettant une expérience d'apprentissage riche dans le domaine des voitures autonomes.

Université :

Université de Toronto. Fournisseur :

Coursera.

Catégories :

Cours sur les Véhicules Autonomes, Cours sur l'Algorithme de Dijkstra.


Enseigné par

Steven Waslander and Jonathan Kelly


Sujets

canada