【備忘】最新優達學城udacity無人駕駛工程師視訊教程
阿新 • • 發佈：2019-01-06
為什麼學習無人駕駛開發？
無人駕駛車是現代歷史中最具開創性的進步之一。它們帶來的影響不僅僅在技術、交通或城市規劃領域，而是深入到我們生活中的每一個方面，超乎你的想象。加入這個納米學位專案，你將掌握那些能讓你塑造未來的技術。你將參與一系列互動型實戰專案，包括但不限於計算機視覺、機器人控制、定位和路線規劃；你將會在這個激動人心的領域做好準備，大展身手。如果你想要塑造未來，那麼就從這裡開始吧！
第一學期 - 第一部分 簡介
在這節課中，你將會了解無人駕駛車的組成系統和工作原理，並著手迎接你的第一個實戰專案-檢測車道線。同時，我們會介紹整個納米專案和課程期間提供的各項學習服務。
第一學期 - 第二部分 深度學習
深度學習已經成為機器學習和自動化交通發展中最關鍵的組成部分！來自NVIDIA和 Uber ATG 的專家將會教你利用現實世界和優達模擬裝置中的資料，來進行深度神經網路架構和訓練。.
第一學期 - 第三部分 計算機視覺.
你將會整合攝像頭、軟體和機器學習的相關知識，進行多種路況下的車道檢測和車輛跟蹤。 同時你會著手校正攝像頭，處理影象，應用支援向量機和決策樹來從視訊中提取資訊。
第二學期 - 第一部分 感測器融合
長時間追蹤物件是瞭解車輛周圍環境的一項重大挑戰。來自梅賽德斯 - 賓士(Mercedes-Benz) 的感測器融合工程師將向你展示如何程式設計卡爾曼濾波器的基本數學工具。這些濾波器可以準確預測並確定道路上其他車輛的位置。
第二學期 - 第二部分 定位3
定位是用於確定我們的車輛在世界上的位置。 GPS定位無疑是偉大的，但它只能在方圓幾米內保持準確。我們需要精確到釐米級的精度！為了實現這一點，來自梅賽德斯 - 賓士(Mercedes-Benz)的工程師將教你使用馬爾科夫定位的原理來編制粒子濾波器，該濾波器能夠使用資料和地圖來確定車輛的精確位置。
第二學期 - 第三部分 控制
無人駕駛車是現代歷史中最具開創性的進步之一。它們帶來的影響不僅僅在技術、交通或城市規劃領域，而是深入到我們生活中的每一個方面，超乎你的想象。加入這個納米學位專案，你將掌握那些能讓你塑造未來的技術。你將參與一系列互動型實戰專案，包括但不限於計算機視覺、機器人控制、定位和路線規劃；你將會在這個激動人心的領域做好準備，大展身手。如果你想要塑造未來，那麼就從這裡開始吧！
第一學期 - 第一部分 簡介
在這節課中，你將會了解無人駕駛車的組成系統和工作原理，並著手迎接你的第一個實戰專案-檢測車道線。同時，我們會介紹整個納米專案和課程期間提供的各項學習服務。
第一學期 - 第二部分 深度學習
深度學習已經成為機器學習和自動化交通發展中最關鍵的組成部分！來自NVIDIA和 Uber ATG 的專家將會教你利用現實世界和優達模擬裝置中的資料，來進行深度神經網路架構和訓練。.
第一學期 - 第三部分 計算機視覺.
你將會整合攝像頭、軟體和機器學習的相關知識，進行多種路況下的車道檢測和車輛跟蹤。 同時你會著手校正攝像頭，處理影象，應用支援向量機和決策樹來從視訊中提取資訊。
第二學期 - 第一部分 感測器融合
長時間追蹤物件是瞭解車輛周圍環境的一項重大挑戰。來自梅賽德斯 - 賓士(Mercedes-Benz) 的感測器融合工程師將向你展示如何程式設計卡爾曼濾波器的基本數學工具。這些濾波器可以準確預測並確定道路上其他車輛的位置。
第二學期 - 第二部分 定位3
定位是用於確定我們的車輛在世界上的位置。 GPS定位無疑是偉大的，但它只能在方圓幾米內保持準確。我們需要精確到釐米級的精度！為了實現這一點，來自梅賽德斯 - 賓士(Mercedes-Benz)的工程師將教你使用馬爾科夫定位的原理來編制粒子濾波器，該濾波器能夠使用資料和地圖來確定車輛的精確位置。
第二學期 - 第三部分 控制
一輛無人駕駛車歸根結底是一輛汽車，我們需要發出轉向，油門和剎車等指令來執行汽車。Uber ATG將指導你構建比例積分微分（PID）控制器和模型預測控制器。在學習這些控制演算法中，你將熟悉起動車輛的基礎和先進技術。