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nanodegree程序

成为传感器融合工程师

保险学会利用卡尔曼滤波器来感知环境激光雷达点云,雷达信号和摄像机的图像随着时间的推移检测并跟踪车辆和行人通行。

  • 预计的时间
    4个月

    在10小时/周

  • 通过报名
    2020年1月14日

    立即获得入学进入课堂

  • 先决条件
    C ++中间,微积分,和概率

    看到详细的先决条件

借助内置的协作

你将学到什么

下载考试大纲
教学大纲

传感器融合工程师

学习,以检测障碍通过聚类和分割激光雷达点云,和过滤器,以便精确地跟踪物体,并且通过照相机图像投影到三维和熔合这些突起与其他传感器数据增强您感知应用的阈值的雷达数据。结合传感器数据ESTA凭借卡尔曼滤波器来窥探车辆周围世界,并随时跟踪对象。

学会熔丝数据从三个主传感器的那机器人使用:激光雷达,摄像机,和雷达。

隐藏细节

预计4个月

必备知识

你应该有中级的C ++知识,并熟悉微积分,概率和线性代数。 查看详细的要求。

  • 激光雷达

    用激光雷达处理的原始数据进行滤波,分割和聚类来检测道路上其它车辆。

    LIDAR障碍物检测
  • 雷达

    分析雷达探测和跟踪对象的签名。通过校正失真,噪声和闭塞来计算速度和方向径向速度。

    障碍物探测雷达
  • 相机

    随着摄像机的图像融合在一起激光雷达点云数据。你会提取对象特征,目标分类和摄像机图像投影到三维空间保险丝激光雷达数据。

    激光雷达和相机融合
  • 卡尔曼滤波器

    使用卡尔曼滤波器多个信号源,和无迹卡尔曼构建熔丝数据扩展以及用于跟踪运动的非线性滤波器。

    无迹卡尔曼滤波

nanodegree我们所有的计划包括

真实世界的项目 业内专家

与现实世界的项目和令人着迷的内容内置在与顶级公司合作,你掌握的技能高科技公司想要的。

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WHO导师让知识渊博的导游您的学习和专注于回答你的问题,你激励并保持跟踪你。

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学习最好的

银鸿
银鸿

课程负责人

银鸿率队Udacity简历。大卫面前Udacity是在自主汽车队在福特的研究工程师。我有一个从斯坦福大学的MBA学位和普林斯顿大学计算机科学BSE。

斯蒂芬·韦尔奇
斯蒂芬·韦尔奇

讲师

斯蒂芬是在Udacity内容开发,并已对C ++和自动驾驶汽车工程师nanodegree程序工作。我开始教和编码,同时完成博士学位在数学上,和你,一直热衷此后就工程教育。

安德烈亚斯haja
安德烈亚斯haja

讲师

安德烈亚斯haja是一名工程师,教育家和自主汽车爱好者与计算机科学博士学位。安德烈亚斯现在作为一个教授,其中有工程基于项目的学习重心。在他的职业生涯大众和博世相机技术我已经开发和自主汽车原型。

阿卜杜拉扎伊迪
阿卜杜拉扎伊迪

讲师

阿卜杜拉持有他·从马里兰大学秒,是在射频设计和数字信号处理的领域中的专家。几年高通消费后,阿卜杜拉加入metawave,凡具备雷达现在领导对自主驾驶的发展。

艾伦·布朗
艾伦·布朗

讲师

艾伦·布朗在电气工程,机器人技术和深厚的学习背景。亚伦曾担任过内容开发和仿真工程师Udacity专注于开发自动驾驶汽车项目。

影响Udacity

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更好的工作

职业追求和职业准备的毕业生找到了一个新的,更好的工作6个月毕业之内。

$ 24,000名
涨薪

平均工资增长为WHO毕业生找到了一个新的,更好的工作6个月毕业之内。

计划详情

    计划概述 - 为什么要我借此计划?
  • 我为什么要登记?

    传感器融合技术是机器人技术的最重要和最令人兴奋的领域之一。

    如相机,雷达,激光雷达和帮助自动驾驶汽车,无人驾驶飞机,以及所有类型的机器人传感器看待他们的环境。分析和融合ESTA数据是建立一个自治系统是必不可少的。

    在这nanodegree程序,你将与影像的摄像头,雷达信号,和激光点云合作,以探测和跟踪车辆和行人。通过毕业,你将有更多的项目令人印象深刻的组合,以展示自己的技能,雇主。

  • 什么工作都会让我准备这个计划?

    作为传感器融合工程师,你会被装备带来价值的一系列广泛的行业,并有资格许多角色。

    可能你的机遇的角色包括:如:

    • 成像工程师
    • 传感器融合工程师
    • 感知工程师
    • 自动车辆工程师
    • 研发工程师
    • 自动驾驶汽车工程师
    • 对象跟踪工程师
    • 传感器工程师
    • 系统集成工程师
    • 深度工程师
  • 我怎么知道这个方案是适合我?

    如果你有兴趣学习准备的激光雷达,雷达和摄像头的数据,以及如何融合在一起,这个方案是适合你的。

    从手机到机器人和自动驾驶汽车 - - 传感器和传感器数据在广泛的应用中给你一个广泛的,你可以输入字段的阵列或提前在职业生涯的这个程序后。

    招生和录取
  • 我是否需要申请?什么录取标准?

    没有应用。 ESTA nanodegree程序接受每一个人,不管经验和特定的背景。

  • 什么是入学的先决条件?

    优化您的传感器融合工程师nanodegree节目成功的机会,我们已经创造先决条件和建议的列表,以帮助您准备程序课程。你应该有以下知识:

    • 在任何面向对象的高级知识 - 的编程语言,优选C ++
    • 中间概率
    • 中间结石
    • 中间线性代数
    • 基本的Linux命令行
  • 如果我不符合要求的报名,我应该怎么办?

    传感器融合为有志的工程师们在编程或数学有限的他目前的背景下,我们已经创建了 介绍到自动驾驶汽车nanodegree程序 为了帮助您做好准备。该计划教C ++,线性代数,微积分,统计学。

    如果你在编程有限的背景下,我们已经创建了 C ++程序nanodegree 为了帮助您在这个项目的编码做准备。

    学费和程序方面
  • 这个方案是如何构成的?

    传感器融合程序工程师nanodegree是由内容和课程支持四(4)的项目。我们估计学生可以在四(4)个月内完成该计划,每周工作10小时。

    每个项目都将通过审阅Udacity网络进行审查。反馈会提供,如果你不及格的项目,你会被要求直到通过重新提交该项目。

  • nanodegree多久这个计划?

    本方案nanodegree访问运行在支付卡上述指定的时间长度。如果你还没有毕业在该期限内,您将继续逐月支付与学习。看到 使用条款常见问题解答 有关访问我们的nanodegree计划条款等政策。

  • 可以将我的开始日期?我能得到退款?

    请参阅Udacity nanodegree程序 常见问题解答 对于在我们的计划招生政策。

    硬件和软件
  • 将我需要为这个计划什么软件和版本?

    我们有一些要求,因为你将在浏览器中我们的虚拟环境(“工作区”)进行编码。这意味着你可以完成所有的课程在我们的平台,不需要你自己的机器上安装任何东西。

    如果您选择自己家里的电脑上完成的项目,您应该安装:

    • C ++版本11
    • 1.7点云库

    硬件要求:

    • 没有

上手

开始你的道路走向今天传感器融合事业