University of Toronto
Spécialisation Voitures auto-conduites

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University of Toronto

Spécialisation Voitures auto-conduites

Lancez votre carrière dans les voitures auto-conduites. Soyez à la pointe de l'industrie de la conduite autonome.

Steven Waslander
Jonathan Kelly

Instructeurs : Steven Waslander

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

(2,760 avis)

niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
3 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez

  • Comprendre l'architecture détaillée et les composants de la pile logicielle d'une voiture autonome

  • Mettre en œuvre des méthodes de détection d'objets statiques et dynamiques, de localisation et de cartographie, de planification du comportement et des manœuvres, et de contrôle des véhicules

  • Utilisation de la physique réaliste du véhicule, suite complète de capteurs : caméra, LIDAR, GPS/INS, odométrie des roues, carte de profondeur, segmentation sémantique, boîtes de délimitation des objets

  • Démontrer des compétences en CARLA et construire des programmes avec Python

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Anglais
20 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Toronto

Spécialisation - série de 4 cours

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre le matériel couramment utilisé pour les voitures autonomes

  • Identifier les principaux composants de la pile logicielle de conduite autonome

  • Modélisation et contrôle des véhicules à programme

  • Analyser les cadres de sécurité et les pratiques industrielles actuelles pour le développement des véhicules

Compétences que vous acquerrez

Systèmes de contrôle, Modélisation mathématique, Architecture des systèmes, Architecture matérielle, Architecture logicielle, Automatisation, Simulation et logiciels de simulation, Matériel informatique, Assurance de la sécurité et Mécanique

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les principales méthodes d'estimation des paramètres et de l'état utilisées pour la conduite autonome, telles que la méthode des moindres carrés

  • Élaborer un modèle pour les capteurs de localisation typiques des véhicules, y compris le GPS et les IMU

  • Appliquer les filtres de Kalman étendus et non centrés à un problème d'estimation de l'état d'un véhicule

  • Appliquer la correspondance de balayage LIDAR et l'algorithme itératif du point le plus proche

Compétences que vous acquerrez

Estimation, Systèmes de positionnement global, Apprentissage automatique, Systèmes de contrôle, Modélisation mathématique, Intégration de données, Analyse spatiale, Vision par ordinateur et Algèbre linéaire

Ce que vous apprendrez

  • Travailler avec le modèle de caméra à sténopé et effectuer l'étalonnage intrinsèque et extrinsèque de la caméra

  • Détecter, décrire et faire correspondre les caractéristiques d'une image et concevoir vos propres réseaux neuronaux convolutifs

  • Appliquer ces méthodes à l'odométrie visuelle, à la détection et au suivi d'objets

  • Appliquer la segmentation sémantique pour l'estimation de la surface carrossable

Compétences que vous acquerrez

Vision par ordinateur, Deep learning, Réseaux neuronaux artificiels, Analyse d'images, Programmation en Python, Algèbre linéaire, Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML) et Intelligence artificielle

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

structures de données, Algorithmes, Analyse des données spatiales, Simulations, Vision par ordinateur et Test de scénario

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

Steven Waslander
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4 Cours177 115 apprenants
Jonathan Kelly
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