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Compétences que vous acquerrez

Motion PlanningAutomated Planning And SchedulingA* Search AlgorithmMatlab

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Offert par

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Université de Pennsylvanie

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up94%(1,436 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

5 heures pour terminer

Introduction and Graph-based Plan Methods

5 heures pour terminer
5 vidéos (Total 27 min), 4 lectures, 4 quiz
5 vidéos
1.2: Grassfire Algorithm6 min
1.3: Dijkstra's Algorithm4 min
1.4: A* Algorithm6 min
Getting Started with the Programming Assignments3 min
4 lectures
Computational Motion Planning Honor Code10 min
Getting Started with MATLAB10 min
Resources for Computational Motion Planning10 min
Graded MATLAB Assignments10 min
1 exercice pour s'entraîner
Graph-based Planning Methods30 min
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

Configuration Space

3 heures pour terminer
6 vidéos (Total 19 min)
6 vidéos
2.2: RR arm2 min
2.3: Piano Mover’s Problem3 min
2.4: Visibility Graph3 min
2.5: Trapezoidal Decomposition1 min
2.6: Collision Detection and Freespace Sampling Methods4 min
1 exercice pour s'entraîner
Configuration Space30 min
Semaine
3

Semaine 3

2 heures pour terminer

Sampling-based Planning Methods

2 heures pour terminer
3 vidéos (Total 17 min)
3 vidéos
3.2: Issues with Probabilistic Road Maps4 min
3.3: Introduction to Rapidly Exploring Random Trees6 min
1 exercice pour s'entraîner
Sampling-based Methods30 min
Semaine
4

Semaine 4

2 heures pour terminer

Artificial Potential Field Methods

2 heures pour terminer
4 vidéos (Total 19 min)
4 vidéos
4.2: Issues with Local Minima2 min
4.3: Generalizing Potential Fields2 min
4.4: Course Summary6 min
1 exercice pour s'entraîner
Artificial Potential Fields30 min

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