Stima dello Stato e Localizzazione per Veicoli Autonomi

Per navigare in sicurezza, un veicolo autonomo deve sapere esattamente dove si trova nel mondo, al centimetro. Comprendere come le auto a guida autonoma elaborano i dati grezzi dei sensori per stimare la loro posizione e orientamento è una competenza fondamentale per qualsiasi aspirante ingegnere robotico.\n\nIn questo corso basato su testo, passerai dalla comprensione dei concetti fisici di base all'apprendimento della matematica e degli algoritmi fondamentali che alimentano la moderna localizzazione dei veicoli autonomi. Studierai come i veicoli combinano i dati da GNSS, unità di misura inerziali (IMUs) e odometria delle ruote per costruire un sistema di stima robusto e in tempo reale.\n\nCosa imparerai:\n- Comprendere la cinematica fondamentale e i sistemi di coordinate utilizzati nella modellazione del movimento del veicolo.\n- Applicare la stima dei minimi quadrati e il Kalman filtering per elaborare misurazioni di sensori rumorose.\n- Implementare tecniche di fusione di sensori che combinano dati GNSS, IMU e di odometria.\n- Esplorare i moderni paradigmi di stima dello stato, inclusi gli Extended Kalman Filters (EKF) e le formulazioni dello stato di errore.\n- Analizzare metodi di stima robusti e il rifiuto degli outlier per gestire anomalie dei sensori e interruzioni del segnale.\n\nIl corso inizia con concetti fondamentali di cinematica, probabilità e sistemi di coordinate prima di passare alla stima dello stato ricorsiva, al Kalman filtering e alle moderne strategie di fusione multi-sensore.\n\nQuesto corso è progettato per principianti interessati alla robotica e ai sistemi autonomi, richiedendo solo conoscenze di base di algebra lineare e familiarità generale con la programmazione. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con hardware per la guida autonoma.\n\nInizia oggi stesso a imparare il nucleo algoritmico della localizzazione dei veicoli autonomi.