University of Toronto
Introduction aux voitures auto-conduites

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University of Toronto

Introduction aux voitures auto-conduites

Steven Waslander
Jonathan Kelly

Instructeurs : Steven Waslander

147 794 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.7

(2,856 avis)

niveau Avancées

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 35 heures
Apprenez à votre propre rythme
96%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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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

Détails à connaître

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Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Voitures auto-conduites
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 8 modules dans ce cours

Ce module vous présentera les principaux concepts et la présentation de la spécialisation et abordera les principales avancées réalisées dans le domaine au cours des deux dernières décennies, en mettant en évidence les progrès les plus récents réalisés par les principaux acteurs en termes de sécurité et de métriques de performance, lorsqu'elles sont disponibles.

Inclus

10 vidéos4 lectures1 sujet de discussion

Les voitures auto-conduites représentent un problème extrêmement riche et interdisciplinaire. Ce module introduit le langage et la structure de la définition du problème, en définissant les éléments les plus saillants de la tâche de conduite et de l'environnement de conduite.

Inclus

4 vidéos3 lectures3 devoirs

Les architectures de systèmes pour les véhicules autonomes sont extrêmement diverses, car aucune solution normalisée n'a encore vu le jour. Ce module décrit les architectures matérielles et logicielles couramment utilisées et certains des compromis en termes de coût, de fiabilité, de performance et de complexité qui limitent la conception des véhicules autonomes.

Inclus

5 vidéos4 lectures1 devoir

Au fur et à mesure que le domaine de la conduite autonome gagne en maturité, les exigences en matière d'assurance de la sécurité sur les routes publiques deviennent de plus en plus critiques pour les développeurs de la conduite autonome. Vous évaluerez les défis et les approches employées à ce jour pour relever l'immense défi d'assurer le fonctionnement sûr des véhicules autonomes dans un environnement de conduite sur route publique non contrôlée.

Inclus

8 vidéos4 lectures1 devoir

La première tâche de l'automatisation d'un véhicule sans conducteur est de définir un modèle de déplacement du véhicule en fonction des commandes de direction, d'accélération et de freinage. Ce module présente une série de modèles physiques de plus en plus fidèles qui sont utilisés pour concevoir des contrôleurs de véhicules et des planificateurs de mouvements qui respectent les limites des capacités du véhicule.

Inclus

8 vidéos7 lectures2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés

Le contrôle longitudinal d'un véhicule autonome implique le suivi d'un profil de vitesse le long d'une trajectoire fixe, et peut être réalisé avec une précision raisonnable en utilisant des techniques de contrôle classiques. Cette semaine, vous apprendrez à développer un contrôleur de base applicable à un sous-ensemble significatif de conditions de conduite, qui comprend la plupart des mouvements non invasifs ou hautement dynamiques.

Inclus

4 vidéos3 lectures1 devoir

Cette semaine, vous découvrirez comment le contrôle latéral d'un véhicule permet de suivre avec précision une trajectoire fixe dans l'environnement. Vous verrez comment définir la géométrie du problème de contrôle du suivi de trajectoire et comment développer à la fois un contrôle géométrique simple et une approche de contrôle prédictif par modèle dynamique.

Inclus

4 vidéos4 lectures1 devoir

Pour la dernière semaine du cours, vous allez maintenant mettre la main à la pâte avec une simulation d'un véhicule autonome qui nécessite un contrôle longitudinal et latéral du véhicule pour suivre une trajectoire prédéfinie le long d'une piste de course avec un profil de vitesse donné. Vous êtes encouragés à modifier le profil de vitesse et/ou la trajectoire pour améliorer leur temps au tour, sans aucune obligation de le faire. Travaillez et jouez !

Inclus

4 vidéos2 lectures1 devoir de programmation1 sujet de discussion

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.8 (659 évaluations)
Steven Waslander
University of Toronto
4 Cours167 607 apprenants
Jonathan Kelly
University of Toronto
4 Cours167 607 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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Révisé le 27 juil. 2020

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Révisé le 27 juin 2020

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Révisé le 27 juil. 2020

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