รายละเอียด

ยินดีต้อนรับสู่การประเมินสภาพและการแปลสำหรับรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตัวเองซึ่งเป็นหลักสูตรที่สองในสาขาเฉพาะด้านการขับขี่ด้วยตนเองของมหาวิทยาลัยโตรอนโต เราขอแนะนำให้คุณเรียนหลักสูตรแรกในสาขาวิชาเฉพาะก่อนที่จะเรียนหลักสูตรนี้

หลักสูตรนี้จะแนะนำให้คุณรู้จักกับเซ็นเซอร์ที่แตกต่างกันและวิธีที่เราสามารถใช้พวกเขาสำหรับการประเมินสถานะและการแปลในรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตนเอง ในตอนท้ายของหลักสูตรนี้คุณจะสามารถ:
- ทำความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีการสำคัญสำหรับการประมาณค่าพารามิเตอร์และสถานะที่ใช้สำหรับการขับเคลื่อนอัตโนมัติเช่นวิธีกำลังสองน้อยที่สุด
- พัฒนาแบบจำลองสำหรับเซ็นเซอร์โลคัลไลเซชันของยานพาหนะทั่วไปรวมถึง GPS และ IMU
- ใช้ฟิลเตอร์คาลมานแบบขยายและไม่มีการปรับระดับกับปัญหาการประมาณสถานะรถ
- ทำความเข้าใจการจับคู่การสแกน LIDAR และอัลกอริทึมจุดที่ใกล้ที่สุดแบบวนซ้ำ
- ใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อหลอมรวมเซ็นเซอร์หลายกระแสเข้าด้วยกันโดยประมาณสถานะเดียวสำหรับรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง

สำหรับโครงการสุดท้ายในหลักสูตรนี้คุณจะใช้ตัวกรองคาลมานข้อผิดพลาดของรัฐ (ES-EKF) เพื่อแปลภาษาของยานพาหนะโดยใช้ข้อมูลจากตัวจำลองคาร์ล่า

หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรขั้นสูงสำหรับผู้เรียนที่มีพื้นฐานด้านวิศวกรรมเครื่องกลวิศวกรรมคอมพิวเตอร์และไฟฟ้าหรือหุ่นยนต์ เพื่อให้ประสบความสำเร็จในหลักสูตรนี้คุณควรมีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมใน Python 3.0 ความคุ้นเคยกับ Linear Algebra (เมทริกซ์เวกเตอร์การคูณเมทริกซ์อันดับค่า Eigen และเวกเตอร์และการผกผัน) สถิติ (การแจกแจงความน่าจะเป็นแบบเกาส์) แคลคูลัสและฟิสิกส์ (กองกำลังช่วงเวลา , ความเฉื่อย, กฎของนิวตัน)

ราคา: ลงทะเบียนฟรี!

การประมาณราคาและการแปลสำหรับรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตนเอง - มหาวิทยาลัยโตรอนโต