Especialização de carros autônomos

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Especialização de carros autônomos

Descrição

O que você aprenderá
Entenda a arquitetura e componentes detalhados de uma pilha de software de carro autônomo
Implementar métodos para detecção de objetos estáticos e dinâmicos, localização e mapeamento, comportamento e planejamento de manobras e controle de veículos
Use física realista de veículos, suíte de sensor completo: câmera, lidar, GPS/INS, odometria da roda, mapa de profundidade, segmentação semântica, caixas delimitadoras de objeto
Demonstrar habilidades em Carla e construir programas com Python

Sobre essa especialização

Esteja na vanguarda da indústria de direção autônoma. Com pesquisadores de mercado prevendo um mercado de US $ 42 bilhões e mais de 20 milhões de carros autônomos na estrada até 2025, o próximo grande boom de emprego está chegando.

Essa especialização oferece uma compreensão abrangente das práticas de engenharia de última geração usadas na indústria automobilística autônoma. Você poderá interagir com conjuntos de dados reais de um veículo autônomo (AV)-tudo através de projetos práticos usando o simulador de código aberto Carla.

Ao longo de seus cursos, você ouvirá especialistas do setor que trabalham em empresas como Oxbotica e Zoox, enquanto compartilham idéias sobre a tecnologia autônoma e como isso está alimentando o crescimento do emprego no campo.

Você aprenderá com um ambiente de direção altamente realista que apresenta modelagem de pedestres em 3D e condições ambientais. Ao concluir a especialização com sucesso, você poderá construir sua própria pilha de software autônoma e estar pronto para se inscrever em empregos na indústria de veículos autônomos.

Recomenda -se que você tenha alguns antecedentes em álgebra linear, probabilidade, estatística, cálculo, física, teoria do controle e programação Python. Você precisará dessas especificações para executar efetivamente o simulador Carla: Windows 7 de 64 bits (ou posterior) ou Ubuntu 16.04 (ou posterior), processador Intel ou AMD de core (2,5 GHz ou mais rápido), Nvidia GeForce 470 GTX ou Cartão da série HD da AMD Radeon 6870 ou superior, 8 GB de RAM e OpenGL 3 ou mais (para computadores Linux).

Certificado compartilhável
Ganhe um certificado após a conclusão
100% cursos online
Comece instantaneamente e aprenda em sua própria programação.
Horário flexível
Defina e mantenha prazos flexíveis.
Nível avançado
Projetado para aqueles que já estão no setor.
Aproximadamente 7 meses para concluir
Ritmo sugerido de 5 horas/semana
Inglês
Legendas: inglês, árabe, francês, português (europeu), italiano, vietnamita, alemão, russo, espanhol

Como a especialização funciona
Faça cursos
Uma especialização em Coursera é uma série de cursos que ajuda a dominar uma habilidade. Para começar, inscreva -se diretamente na especialização ou revise seus cursos e escolha o que você gostaria de começar. Quando você se inscreve em um curso que faz parte de uma especialização, é automaticamente inscrito na especialização completa. Não há problema em concluir apenas um curso – você pode pausar seu aprendizado ou encerrar sua assinatura a qualquer momento. Visite o painel do aluno para rastrear as matrículas do curso e seu progresso.
Projeto prático
Toda especialização inclui um projeto prático. Você precisará terminar com sucesso o (s) projeto (s) para concluir a especialização e obter seu certificado. Se a especialização incluir um curso separado para o projeto prático, você precisará terminar cada um dos outros cursos antes de poder iniciá-lo.
Ganhe um certificado
Ao terminar todos os cursos e concluir o projeto prático, você obterá um certificado que poderá compartilhar com possíveis empregadores e sua rede profissional.

Introdução aos carros autônomos
Bem-vindo à introdução aos carros autônomos, o primeiro curso da especialização de carros autônomos da Universidade de Toronto.
Estimativa e localização do estado para carros autônomos
Este curso apresentará a terminologia, considerações de design e avaliação de segurança de carros autônomos. No final deste curso, você poderá:
– Entenda o hardware comumente usado para carros autônomos
– Identifique os principais componentes da pilha de software autônomo
– Modelagem e controle de veículos do programa
– Analise as estruturas de segurança e as práticas atuais da indústria para o desenvolvimento de veículos

Para o projeto final deste curso, você desenvolverá código de controle para navegar em um carro autônomo em torno de uma pista de corrida no ambiente de simulação Carla. Você construirá modelos dinâmicos longitudinais e laterais para um veículo e criará controladores que regulam o desempenho de velocidade e rastreamento de caminho usando o Python. Você testará os limites do seu design de controle e aprenderá os desafios inerentes à condução no limite do desempenho do veículo.

Este é um curso avançado, destinado a alunos com formação em engenharia mecânica, engenharia elétrica e de computador ou robótica. Para ter sucesso neste curso, você deve ter experiência de programação no Python 3.0, familiaridade com álgebra linear (matrizes, vetores, multiplicação da matriz, ranking, autovalores e vetores e inversos), estatísticas (distribuições de probabilidade gaussiana), cálculo e física (forças, momentos , inércia, leis de Newton).

Você também precisará de certas especificações de hardware e software para executar efetivamente o simulador Carla: Windows 7 de 64 bits (ou posterior) ou Ubuntu 16.04 (ou posterior), processador Intel ou AMD de quadro (2,5 GHz ou mais rápido), Nvidia GEFORCE 470 GTX ou AMD RADEON 6870 HD Série Card ou superior, 8 GB de RAM e OpenGL 3 ou mais (para computadores Linux).
Percepção visual para carros autônomos
Bem-vindo à estimativa e localização do estado para carros autônomos, o segundo curso da especialização de carros autônomos da Universidade de Toronto. Recomendamos que você faça o primeiro curso na especialização antes de fazer este curso. Steven Waslander
professor associado
Estudos aeroespaciais
Jonathan Kelly
professor associado
Estudos aeroespaciais

Módulos e Conteúdo

Pré-requisitos

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