À propos de ce cours
120,562 consultations récentes

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau avancé

This is an advanced course, intended for learners with a background in mechanical engineering, computer and electrical engineering, or robotics.

Approx. 26 heures pour terminer

Recommandé : 7 weeks of study, 5-6 hours per week...

Anglais

Sous-titres : Anglais, Espagnol

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Understand commonly used hardware used for self-driving cars

  • Check

    Identify the main components of the self-driving software stack

  • Check

    Program vehicle modelling and control

  • Check

    Analyze the safety frameworks and current industry practices for vehicle development

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Points forts du cours

featured

Présentation d'une voiture sans conducteur

Ne soyez plus un simple passager

Steven Waslander et Jonathan Kelly vous permettent la découverte approfondie d'une voiture sans conducteur, équipée d'un ensemble de capteurs radar, sonar, lidar, inertiel et de vision.

Les étudiants prenant part à ce Course sont

  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists
  • Engineers
  • Software Engineers
  • Research Assistants

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
2 heures pour terminer

Module 0: Welcome to the Self-Driving Cars Specialization!

10 vidéos (Total 45 min), 4 lectures
10 vidéos
Welcome to the Course2 min
The Story of Autonomous Vehicles12 min
Meet the Instructor, Steven Waslander5 min
Meet the Instructor, Jonathan Kelly2 min
Meet Diana, Firmware Engineer2 min
Meet Winston, Software Engineer3 min
Meet Andy, Autonomous Systems Architect2 min
Meet Paul Newman, Founder, Oxbotica & Professor at University of Oxford5 min
Why Should You Take This Course?2 min
4 lectures
Course Prerequisites: Knowledge, Hardware & Software15 min
How to Use Discussion Forums15 min
Glossary of Terms10 min
How to Use Supplementary Readings in This Course15 min
4 heures pour terminer

Module 1: The Requirements for Autonomy

4 vidéos (Total 37 min), 3 lectures, 3 quiz
4 vidéos
Lesson 2: Requirements for Perception8 min
Lesson 3: Driving Decisions and Actions9 min
Advice for Breaking into the Self-Driving Cars Industry6 min
3 lectures
Lesson 1 Supplementary Reading: Taxonomy of Driving30 min
Lesson 2 Supplementary Reading: Requirements for Perception15 min
Lesson 3 Supplementary Reading: Driving Decisions and Actions30 min
3 exercices pour s'entraîner
Lesson 1: Practice Quiz30 min
Lesson 2: Practice Quiz30 min
Module 1: Graded Quiz50 min
Semaine
2
3 heures pour terminer

Module 2: Self-Driving Hardware and Software Architectures

5 vidéos (Total 51 min), 4 lectures, 1 quiz
5 vidéos
Lesson 2: Hardware Configuration Design10 min
Lesson 3: Software Architecture13 min
Lesson 4: Environment Representation8 min
The Future of Autonomous Vehicles6 min
4 lectures
Lesson 1 Supplementary Reading: Sensors and Computing Hardware15 min
Lesson 2 Supplementary Reading: Hardware Configuration Design30 min
Lesson 3 Supplementary Reading: Software Architecture30 min
Lesson 4 Supplementary Reading: Environment Representation15 min
1 exercices pour s'entraîner
Module 2: Graded Quiz50 min
Semaine
3
5 heures pour terminer

Module 3: Safety Assurance for Autonomous Vehicles

8 vidéos (Total 71 min), 4 lectures, 1 quiz
8 vidéos
Lesson 2: Industry Methods for Safety Assurance and Testing17 min
Lesson 3: Safety Frameworks for Self-Driving18 min
Meet Professor Krzysztof Czarnecki, Safety Assurance Expert1 min
Prof. Krzysztof Czarnecki on Assessing and Validating Autonomous Safety: An Impossible Task?3 min
Prof. Krzysztof Czarnecki's Lessons from Aerospace: Can the AV Industry Collaborate on Safety?4 min
Paul Newman on the Trolley Problem3 min
How Companies Approach Autonomous Vehicle Safety5 min
4 lectures
Lesson 1 Supplementary Reading: Safety Assurance for Self-Driving Vehicles1 h
Lesson 2 Supplementary Reading: Industry Methods for Safety Assurance and Testing1 h
Lesson 3 Supplementary Reading: Safety Frameworks for Self-Driving30 min
How Many Miles of Driving Would It Take to Demonstrate Autonomous Vehicle Reliability?15 min
1 exercices pour s'entraîner
Module 3: Graded Quiz50 min
Semaine
4
9 heures pour terminer

Module 4: Vehicle Dynamic Modeling

8 vidéos (Total 74 min), 7 lectures, 2 quiz
8 vidéos
Lesson 2: The Kinematic Bicycle Model8 min
Lesson 3: Dynamic Modeling in 2D10 min
Lesson 4: Longitudinal Vehicle Modeling11 min
Lesson 5: Lateral Dynamics of Bicycle Model7 min
Lesson 6: Vehicle Actuation9 min
Lesson 7: Tire Slip and Modeling10 min
Challenges for the Industry4 min
7 lectures
Supplementary Readings for Module 430 min
Lesson 2 Supplementary Reading: The Kinematic Bicycle Model30 min
Lesson 3 Supplementary Reading: Dynamic Modeling in 3D30 min
Lesson 4 Supplementary Reading: Longitudinal Vehicle Modeling30 min
Lesson 5 Supplementary Reading: Lateral Dynamics of Bicycle Model30 min
Lesson 6 Supplementary Reading: Vehicle Actuation45 min
Lesson 7 Supplementary Reading: Tire Slip and Modeling30 min
4.8
90 avisChevron Right

43%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours

30%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

Principaux examens pour Introduction to Self-Driving Cars

par NPSep 23rd 2019

Very engrossing and interesting course. This is a very intensive course and requires some work on the assignments and projects and hence makes it very satisfying to learn.

par RRSep 1st 2019

Great learning experience with a lot of references and nicely designed projects to learn from. Look forward to diving deeper into the complete Self Driving Cars course.

Enseignants

Avatar

Steven Waslander

Associate Professor
Aerospace Studies
Avatar

Jonathan Kelly

Assistant Professor
Aerospace Studies

À propos de Université de Toronto

Established in 1827, the University of Toronto is one of the world’s leading universities, renowned for its excellence in teaching, research, innovation and entrepreneurship, as well as its impact on economic prosperity and social well-being around the globe. ...

À propos du Spécialisation Voiture autonome

Be at the forefront of the autonomous driving industry. With market researchers predicting a $42-billion market and more than 20 million self-driving cars on the road by 2025, the next big job boom is right around the corner. This Specialization gives you a comprehensive understanding of state-of-the-art engineering practices used in the self-driving car industry. You'll get to interact with real data sets from an autonomous vehicle (AV)―all through hands-on projects using the open source simulator CARLA. Throughout your courses, you’ll hear from industry experts who work at companies like Oxbotica and Zoox as they share insights about autonomous technology and how that is powering job growth within the field. You’ll learn from a highly realistic driving environment that features 3D pedestrian modelling and environmental conditions. When you complete the Specialization successfully, you’ll be able to build your own self-driving software stack and be ready to apply for jobs in the autonomous vehicle industry. It is recommended that you have some background in linear algebra, probability, statistics, calculus, physics, control theory, and Python programming. You will need these specifications in order to effectively run the CARLA simulator: Windows 7 64-bit (or later) or Ubuntu 16.04 (or later), Quad-core Intel or AMD processor (2.5 GHz or faster), NVIDIA GeForce 470 GTX or AMD Radeon 6870 HD series card or higher, 8 GB RAM, and OpenGL 3 or greater (for Linux computers)....
Voiture autonome

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.