课程名称: Motion Planning for Self-Driving Cars

课程主页: https://www.coursera.org/learn/motion-planning-self-driving-cars

所在平台: Coursera

课程类别: 计算机科学

大学或机构: 多伦多大学

讲师： Steven Waslander,Jonathan Kelly

授课语言： 英语

提供字幕： 中英

课程文件大小： 3.78GB

课程介绍： 欢迎来到“自动驾驶汽车的运动计划”，这是多伦多大学自动驾驶汽车专业的第四门课程。

本课程将向您介绍自动驾驶的主要计划任务，包括任务计划，行为计划和本地计划。在本课程结束时，您将能够使用Dijkstra和A *算法在图形或道路网络上找到最短路径，使用有限状态机选择要执行的安全行为，并设计最佳的平滑路径和速度曲线在遵守交通法规的同时安全地绕过障碍物。您还将构建环境中静态元素的占用网格图，并学习如何使用它们进行有效的碰撞检查。本课程将使您能够构建完整的自动驾驶计划解决方案，使您在家中上班，同时表现得像典型的驾驶，并始终保持车辆安全。

对于本课程中的最后一个项目，您将实现一个分层的运动计划器，以在CARLA模拟器中浏览一系列场景，包括避免将车辆停在您的车道上，跟随领先的车辆并安全地导航十字路口。您将面临现实世界的随机性，需要努力确保您的解决方案对环境的变化具有鲁棒性。

这是一门中级课程，面向具有一定机器人学背景的学习者，它建立在本专业课程1中设计的模型和控制器的基础上。为了成功地完成本课程，您应该具有Python 3.0的编程经验，并且熟悉线性代数（矩阵，向量，矩阵乘法，秩，特征值以及向量和逆）和微积分（常微分方程，积分）。

本课程属于 Self-Driving Cars Specialization/自动驾驶汽车 专项课程 中的第4门课程。

课程压缩包下载地址（度盘链接 解压密码：xuebuyan.org）：

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