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トロント大学の自動運転スペシャライゼーションの 1 番目のコースである、自動運転車のモーション プランニングへようこそ。 このコースでは、ミッション計画、行動計画、ローカル計画など、自動運転の主な計画タスクを紹介します。 このコースを修了すると、Dijkstra および A* アルゴリズムを使用して道路グラフまたはネットワーク上で最短ルートを見つけ、有限状態マシンを使用して安全な走行動作を選択し、最適で一貫したルートと速度プロファイルを設計できるようになります。 交通法規に従いながら、障害物を安全に回避します。 また、環境内の静的要素の占有グリッド マップを作成し、それらを使用して衝突を効率的にチェックする方法も学びます。 このコースでは、完全な自動運転計画ソリューションを構築し、典型的なドライバーのように振る舞い、常に車両を安全に保つために、自宅から職場まで移動できるようにします。 このコースの最後のプロジェクトでは、階層型モーション プランナーを実装して、CARLA シミュレーターで一連のシナリオをナビゲートします。これには、車線に駐車している車両を回避する、先行する車両に追従する、交差点を安全にナビゲートするなどがあります。 現実世界のランダム性に直面することになり、ソリューションが環境の変化に対して堅牢であることを確認する必要があります。 これは、ロボット工学の経験を持つ学生を対象とした中級コースで、この専門講座のコース 3.0 で設計されたモデルとコントローラーに基づいています。 このコースを成功させるには、Python XNUMX でのプログラミング経験があり、線形代数 (行列、ベクトル、行列乗算、範囲、
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