Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/motion-planning-self-driving-cars
はじめに
自動運転車は、現在の交通技術の最前線にあり、その背後には強力なアルゴリズムとロジックが存在します。今日は、トロント大学の「自動運転車専門性」の一部である「Motion Planning for Self-Driving Cars」コースを紹介します。このコースは、自動運転技術におけるモーションプランニングの基本概念を深く理解し、実践的なスキルを身につけるための絶好の機会です。
コースの概要
このコースでは、ミッションプランニング、行動プランニング、ローカルプランニングなど、自動運転の主要なプランニングタスクを学ぶことができます。DijkstraアルゴリズムとA*アルゴリズムを使用して、グラフまたは道路ネットワーク上で最短経路を見つける方法や、安全な行動を選択するための有限状態機械を使った技術を学びます。
シラバスの内容
コースは7つのモジュールで構成されており、各モジュールで異なる焦点が設けられています。特に印象に残ったモジュールは、次の通りです：
- 計画問題の導入: 自動運転におけるモーションプランニングの複雑さと課題を理解することができます。
- マッピング: オキュパンシーグリッドの概念を学び、3D LIDARスキャンを2Dマップに変換する方法を学びます。
- ミッションプランニング: DijkstraアルゴリズムとA*探索を使用して、道路網を通じた経路を見つける方法を学模ます。
- 動的障害物との相互作用: 自動運転における動的障害物を考慮に入れた行動プランニングの技術を学びます。
- 反応的プランニング: 地元の情報を元に障害物を避けるための経路を見つける能力を身に付けます。
おすすめする理由
このコースは、自動運転車の技術に興味のある学生やエンジニアには特におすすめです。実践的なスキルを学ぶだけでなく、理論的な背景も丁寧に解説されているため、初心者でも安心して学ぶことができます。また、各モジュールは相互に関連しているため、学んだ知識をすぐに次のステップに活かすことができます。
自動運転技術の未来を理解し、スキルを磨くために、この「Motion Planning for Self-Driving Cars」コースをぜひ受講してみてください。
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/motion-planning-self-driving-cars