Concetti di Auto a Guida Autonoma con Duckietown

La promessa delle auto a guida autonoma sta trasformando i trasporti, ma la tecnologia sottostante può sembrare scoraggiante. Questo corso demistifica i concetti chiave, fornendo un percorso chiaro nell'ingegneria dei veicoli autonomi. Alla fine di questo corso, comprenderai i componenti fondamentali e gli algoritmi che consentono ai veicoli di percepire l'ambiente circostante, localizzarsi e prendere decisioni di guida autonome, utilizzando l'accessibile framework Duckietown come modello concettuale. Impara a comprendere l'architettura e i sottosistemi chiave di un sistema di guida autonoma. Esplora i concetti fondamentali della percezione del veicolo, inclusa l'interpretazione dei dati dei sensori. Scopri gli algoritmi per la localizzazione, la mappatura e la pianificazione del percorso in ambienti dinamici. Afferra i principi del controllo del veicolo per una navigazione fluida e sicura. Applica tecniche di machine learning di base per il rilevamento delle corsie e il riconoscimento degli oggetti. Esercitati nell'implementazione di modelli concettuali di comportamenti autonomi utilizzando esempi di codice. Il corso inizia con un'introduzione al panorama delle auto a guida autonoma e al modello concettuale di Duckietown, per poi progredire attraverso percezione, localizzazione, pianificazione e controllo, culminando in esempi pratici di comportamenti autonomi integrati. Questo corso è progettato per principianti assoluti senza precedenti esperienze in robotica o guida autonoma, e non richiede prerequisiti tecnici specifici oltre la conoscenza informatica di base. Inizia oggi il tuo viaggio nel campo entusiasmante della tecnologia dei veicoli autonomi.