קורס אונליין – התמחות מקצועית מוסמכת ברכבים אוטונומיים של אוניברסיטת טורונטו

הקדמה לרכבים אוטונומיים

קורס 1

• 35 שעות
• 4.7 (2,838 דירוגים)

פרטי הקורס

מה תלמדו:

• להבין את החומרה הנפוצה בשימוש ברכבים אוטונומיים
• לזהות את הרכיבים המרכזיים בערכת התוכנה של הרכב האוטונומי
• לתכנת מודלים של רכבים ושליטה
• לנתח את מסגרות הבטיחות ואת הפרקטיקות הנוכחיות בתעשייה לפיתוח רכבים

אומדן מצבים ומיקום עבור רכבים אוטונומיים

קורס 2

• 26 שעות
• 4.7 (822 דירוגים)

פרטי הקורס

מה תלמדו:

• להבין את השיטות המרכזיות לאומדן פרמטרים ומצבים בשימוש בנהיגה אוטונומית, כגון שיטת הקטנת השגיאות
• לפתח מודל לסנסורים טיפוסיים של מיקום רכבים, כולל GPS ו-IMUs
• להשתמש במסנני קלמן מורחבים ולא דלילים כדי לפתור בעיות של אומדן מצב רכב
• ליישם טכניקות של התאמת סריקות LIDAR ואלגוריתם הנקודה הקרובה ביותר האיטרטיבי

תפיסה חזותית עבור רכבים אוטונומיים

קורס 3

• 31 שעות
• 4.7 (571 דירוגים)

פרטי הקורס

מה תלמדו:

• לעבוד עם מודל מצלמת פינה, ולבצע כיול פנימי וחיצוני של המצלמה
• לגלות, לתאר ולהתאים תכונות בתמונה ולעצב רשתות עצביות קונבולוציוניות משלכם
• להשתמש בשיטות אלו באודומטריה חזותית, בזיהוי ומעקב אחרי אובייקטים
• ליישם חיתוך סמנטי כדי לאמוד משטחים ניתנים לנהיגה

תכנון תנועה עבור רכבים אוטונומיים

קורס 4

• 32 שעות
• 4.8 (461 דירוגים)

פרטי הקורס

מה תלמדו:

• ברוכים הבאים לקורס תכנון תנועה עבור רכבים אוטונומיים, הקורס הרביעי בהתמחות רכבים אוטונומיים של אוניברסיטת טורונטו.
• קורס זה יintroduce אתכם למשימות התכנון העיקריות בנהיגה אוטונומית, כולל תכנון משימות, תכנון התנהגות ותכנון מקומי.
• בסוף קורס זה, תוכלו למצוא את המסלול הקצר ביותר על גרף או רשת כבישים באמצעות אלגוריתם דייקestra וא*
• להשתמש במכונות מצבים סופיות כדי לבחור התנהגויות בטוחות לביצוע
• לפתח מסלולים אופטימליים ופרופילי מהירות חלקים כדי לנווט בבטחה מסביב למכשולים תוך שמירה על חוקי התנועה.
• בנוסף, תכינו מפות גריד של תOccupancy של אלמנטים סטטיים בסביבה ותלמדו כיצד להשתמש בהן לבדוק התנגשויות ביעילות.
• קורס זה יספק לכם את היכולת לבנות פתרון תכנון עצמי מלא שייקח אתכם מהבית לעבודה תוך התנהגות כמו נהג טיפוסי ושמירה על הבטיחות בכל עת.

לפרויקט הסופי בקורס זה:

• תיישמו מתכנן תנועה היררכי כדי לנווט דרך רצף תרחישים בסimulator CARLA, כולל הימנעות מרכב חונה בנתיב שלכם, מעקב אחרי רכב מוביל וניווט בטוח בצומת.
• תתמודדו עם אקראיות מהעולם האמיתי ותצטרכו לעבוד כדי להבטיח שהפתרון שלכם חזק לשינויים בסביבה.

דרישות קורס:

• זהו קורס ברמה בינונית, שמיועד ללומדים עם רקע מסוים ברובוטיקה, והוא מבוסס על המודלים והבקרים שנוצרו בקורס 1 של התמחות זו.
• כדי להצליח בקורס זה, עליכם להיות בעלי ניסיון בתכנות ב-Python 3.0, והיכרות עם אלגברה ליניארית (מטריצות, וקטורים, כפל מטריצות, דרגה, ערכים ווקטורים עצמיים והופכים) וכן עם חדו"א (משוואות דיפרנציאליות רגילות, אינטגרציה).