University of Toronto
Spécialisation Voitures auto-conduites

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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

76 200 déjà inscrits

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Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(2,689 avis)

niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
3 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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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
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Spécialisation - 4 séries de cours

Introduction aux voitures auto-conduites

COURS 135 heures4.7 (2,856 évaluations)

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

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

Perception visuelle pour les voitures auto-conduites

COURS 331 heures4.7 (573 évaluations)

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

Planification des mouvements pour les voitures auto-conduites

COURS 432 heures4.8 (465 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Instructeurs

Steven Waslander
University of Toronto
4 Cours167 607 apprenants

Offert par

University of Toronto

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
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.’
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