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토론토 대학교의 State Estimation and Localization for Self-Driving Cars 학습자 리뷰 및 피드백

769개의 평가

강좌 소개

Welcome to State Estimation and Localization for Self-Driving Cars, the second course in University of Toronto’s Self-Driving Cars Specialization. We recommend you take the first course in the Specialization prior to taking this course. This course will introduce you to the different sensors and how we can use them for state estimation and localization in a self-driving car. By the end of this course, you will be able to: - 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 - Understand LIDAR scan matching and the Iterative Closest Point algorithm - Apply these tools to fuse multiple sensor streams into a single state estimate for a self-driving car For the final project in this course, you will implement the Error-State Extended Kalman Filter (ES-EKF) to localize a vehicle using data from the CARLA simulator. This is an advanced course, intended for learners with a background in mechanical engineering, computer and electrical engineering, or robotics. To succeed in this course, you should have programming experience in Python 3.0, familiarity with Linear Algebra (matrices, vectors, matrix multiplication, rank, Eigenvalues and vectors and inverses), Statistics (Gaussian probability distributions), Calculus and Physics (forces, moments, inertia, Newton's Laws)....

최상위 리뷰


2019년 10월 29일

best online course so far that explains kalman filter and estimation methods with examples not just focusing on theoretical ,Thanks to the Dr's and course staff who worked hard to produce this course.


2021년 2월 9일

The course is informative and well constructed for learners. The final project is designed well so that we can build sensor fusion tools while applying what we have learned from this course.

필터링 기준:

State Estimation and Localization for Self-Driving Cars의 121개 리뷰 중 1~25

교육 기관: Jon H

2019년 6월 4일

교육 기관: MachWave

2019년 7월 1일

교육 기관: Rade

2019년 6월 7일

교육 기관: Wit S

2019년 10월 14일

교육 기관: Asad Q

2020년 2월 9일

교육 기관: Guruprasad M H

2019년 4월 29일

교육 기관: Remon G

2019년 8월 12일

교육 기관: River L

2019년 4월 27일

교육 기관: Joachim S

2019년 6월 11일

교육 기관: Hemanth K K

2021년 5월 23일

교육 기관: Carlos A

2021년 3월 19일

교육 기관: Muhammad H S H J I

2019년 8월 12일

교육 기관: carlos s

2019년 12월 5일

교육 기관: anis

2019년 12월 6일

교육 기관: Georgios T

2019년 7월 30일

교육 기관: Yuwei W

2019년 11월 17일

교육 기관: D.B

2020년 4월 5일

교육 기관: Kasra D

2020년 10월 12일

교육 기관: Andrea B

2020년 6월 16일

교육 기관: Dane R

2020년 7월 6일

교육 기관: Mukund C

2020년 6월 8일

교육 기관: Qi W

2021년 1월 11일

교육 기관: Parikshit M

2020년 3월 31일

교육 기관: Yashasvi S

2020년 6월 29일

교육 기관: Ananth R

2019년 7월 30일