Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/robotics-learning
Introduction
Les robots jouent un rôle de plus en plus important dans notre quotidien, et leur capacité à naviguer dans un environnement incertain est essentielle. Si vous êtes passionné par la robotique et souhaitez comprendre comment les robots estiment leur état et apprennent des données bruyantes, le cours ‘Robotics: Estimation and Learning’ proposé sur Coursera est fait pour vous !
Aperçu du cours
Ce cours explore comment les robots peuvent déterminer leur état et les propriétés de leur environnement en utilisant des mesures de capteurs parfois bruitées. L’accent est mis sur l’incorporation de l’incertitude dans les estimations et l’apprentissage à partir d’un monde dynamique et changeant. Au programme, vous trouverez des modèles génératifs probabilistes et du filtrage bayésien pour la localisation et la cartographie.
Syllabus
Le cours est structuré autour de plusieurs modules clés :
- Apprentissage des modèles gaussiens : Introduction à la distribution gaussienne et son application à la modélisation paramétrique en robotique.
- Estimation bayésienne – Suivi de cible : Utilisation de la distribution gaussienne pour le suivi de systèmes dynamiques avec un détail des systèmes de filtrage de Kalman.
- Cartographie : Étude de l’algorithme de cartographie Occupancy Grid basé sur des mesures de distance, ainsi que de la cartographie 3D.
- Estimation bayésienne – Localisation : Apprentissage des techniques pour placer un robot sur une carte en utilisant les mesures de distance et les relevés d’odomètres.
Pourquoi recommander ce cours ?
Ce cours est non seulement bien structuré, mais il est également riche en contenu, offrant une compréhension approfondie des techniques essentielles en robotique. Les concepts de probabilités et de filtrage bayésien sont souvent difficiles, mais les instructions claires et les exemples pratiques de ce cours aident à démystifier ces sujets complexes.
Que vous soyez étudiant en robotique, ingénieur, ou simplement un passionné de technologie, ce cours vous fournira les outils nécessaires pour appréhender et maîtriser des problèmes d’estimation et d’apprentissage en robotique.
Conclusion
Si vous êtes prêt à relever le défi de comprendre les incertitudes en robotique et à apprendre des techniques de pointe, inscrivez-vous dès maintenant au cours ‘Robotics: Estimation and Learning’ sur Coursera !
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/robotics-learning