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100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 2 门课程(共 4 门)
高级

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

完成时间大约为27 小时
英语(English)

您将学到的内容有

  • 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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提供方

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多伦多大学

授课大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up95%(2,260 个评分)Info
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完成时间为 2 小时

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

完成时间为 2 小时
9 个视频 (总计 33 分钟), 3 个阅读材料
完成时间为 7 小时

Module 1: Least Squares

完成时间为 7 小时
4 个视频 (总计 33 分钟), 3 个阅读材料, 3 个测验
2

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完成时间为 7 小时

Module 2: State Estimation - Linear and Nonlinear Kalman Filters

完成时间为 7 小时
6 个视频 (总计 53 分钟), 5 个阅读材料, 1 个测验
3

3

完成时间为 2 小时

Module 3: GNSS/INS Sensing for Pose Estimation

完成时间为 2 小时
4 个视频 (总计 34 分钟), 3 个阅读材料, 1 个测验
4

4

完成时间为 2 小时

Module 4: LIDAR Sensing

完成时间为 2 小时
4 个视频 (总计 48 分钟), 3 个阅读材料, 1 个测验

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