自动驾驶1-1 欢迎来到自动驾驶汽车专业 Welcome to the Self-Driving Cars Specialization
您好，欢迎来到多伦多大学 自动驾驶汽车专题课程。我叫史蒂文 我叫乔纳森 我是这个专题课程的讲师 自动驾驶汽车将是能够改变一切的沉睡的巨人 包括道路安全、流动性 同时会降低驾驶成本。
这个专题课将教你 进入自动驾驶汽车行业的相关知识 不管你是来自学术界还是工业界 这些课程是您提供基础知识和 实用技能，以帮你打造一个与自动驾驶汽车有关的新未来 通过这些课程，我们将向您展示我们研究中的真实数据和场景 及我们自己的自动驾驶或我们所说的自动驾驶 过去几十年的已经应用和获奖的研究 我们在多伦多大学，很高兴 向你展示自动驾驶的细节 在这个专业课程中共有四门课程
- 在第一门课中 我将向您介绍自动驾驶的软件和硬件架构 完成这门课程后， 你很可能为自动驾驶汽车设计一个基本的硬件系统 识别自动驾驶软件栈的主要组成部分， 并制定自动驾驶汽车项目的安全评估策略 然后，您将学习开发车辆运动的完整模型 定义用于纵向控制的PI控制器 定义侧向车辆控制的路径控制器 在卡拉(Carla)中测试你的控制
- 在这个专题课的第二门课程中 我会教你状态估计 看和定位自动驾驶汽车 完成这门课程后， 你将知道的方法和状态估计的关键 开发和使用典型的动物定位传感器的模型， 将扩展和未输入的卡尔曼特有的状态估计问题， 将从激光雷达扫描创建的点云注册到动态环境的 3D 地图
- 第三门课程中 我会教你自动驾驶汽车的视觉效果 完成本课程后, 你将学会如何把 3D 点投射到相机图像平面上 减少孔针模型 应用特征检测描述和匹配算法进行定位和映射 开发和训练用于目标检测和脑血管分割的神经网络 你将把这些方法渗入车辆追踪和可驾驶表面估计
- 在第四节也是最后一门课程中 我将教你自动驾驶汽车的路径规划 完成这门课程后， 你设计的方法是出一个路径计划的 计算与静态速度和加速度的时间 在复杂的公路网上规划路线 定义车辆的高级车辆行为和 在停放的汽车周围的十字路口导航和并道 并通过有床障碍物的环境发展运动学上自己的路径 计算满足速度要求的速度变化图， 曲率和运动物体运动规划约束 计划行为和执行机动，以安全地在世界范围内开展活动 并在调试和调试方面获得了科研的经验 在卡拉非中测试自动驾驶算法
所以，到这个专题课程结束的时候 您可能自动驾驶汽车软件架构和组件有一个详细的理解 你将有能力写你自己的自动驾驶汽车软件。 我们在教你如何编程自己的自动驾驶汽车 这个专题课有几个要求
- 首先，你应该精通线性代数，并认识矩阵， 矩阵，矩阵乘法，矩阵色彩 向量、特征值和逆矩阵 这个背景整个课程中的模块有帮助，包括控制、 状态估计、预测和规划算法。
- 你也应该知道了 特别是, 认识高斯批评分发 这些知识对于状态估计 和看来很重要，例如估计车辆的速度、 GPS和逐渐消失的方向。 * 你也应该了解基本的微积分和物理 例如力，力矩 不知，牛顿算法。
知道怎么你肯定是有帮助的 但这些车都是自动驾驶的 这不是这个专题课的硬性要求。 如果你没有这些必要的先决条件， 在Coursera中，有优秀的机器人技术，人工智能， 你深度学习等相关其他课程, 你可以学一些 以便为这门专题课做好准备 自动驾驶是一个不断发展和变化的领域。 所以，要跟上自动驾驶知识，还要跟上机器人技术， 人工智能和深度学习技术，这将帮助你保持技能的敏锐度。 还有很长的路要走 我们需要先驱者来帮助我们实现这个目标 那么，你准备好了吗？
参考
https://www.coursera.org/learn/intro-self-driving-cars/lecture/9l23h/welcome-to-the-self-driving-cars-specialization
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