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学习时长
8周/建议每周4个小时
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答疑服务
专属微信答疑群/讲师助教均参与
无人驾驶无疑开启了交通运输行业的新时代。随着传感器和人工智能技术的逐渐成熟,无人驾驶已经从“概念化”进入“落地实用化”的关键窗口期,越来越多的研究机构和公司纷纷布局,竞相角逐。无人驾驶涉及计算机视觉、多源信息融合、决策与控制等诸多学科。安全、有序的无人驾驶,需要高效、深度集成的人工智能与机器人技术作保障。
深蓝学院联合清华大学猛师智能车团队,推出《无人驾驶关键技术与实践》在线直播课程。团队先后获得2016年“中国未来智能车挑战赛”城市赛段亚军、2017年世界智能驾驶大赛中第二名、2017年中国智能车未来挑战赛第二名、2017年中国智能汽车大赛(CIVC)冠军,研发的Autolabor智能驾驶平台获得2017年中国智能汽车大赛(CIVC)的三等奖。
课程讲师
张新钰
清华大学副研究员
智能车猛狮团队负责人
剑桥大学访问学者
中国人工智能学会副秘书长,中国指挥与控制学会青委会秘书长,主要从事智能驾驶和智能信息处理等方面的相关研究工作,承担了国家重点研发计划、自然科学基金、中国工程院、北京市科委以及多个产业化项目。发表学术论文四十余篇,出版《智能驾驶100问》、《无人驾驶技术》、《中国智能机器人产业发展研究报告2015》,起草五项轮式机器人标准,荣获省部级二等奖3项和三等奖2项。
刘华平
清华大学副研究员,博士生导师
IEEE Senior Member、中国人工智能学会理事、中国人工智能学会认知系统与信息处理专业委员会秘书长,主要从事机器人感知、学习与控制,多模态信息融合领域的研究。在IEEE Trans. On Automatic Control、IEEE Trans. on Circuits and Systems II、以及Automatica等国际期刊,以及ICRA、IROS等国际会议中发表论文十余篇。
郭世纯
清华猛狮智能车团队主要成员,算法工程师
清华大学计算机系硕士,毕业后有多年轮式机器人平台开发经验。主要从事定位及自主导航等方面的相关研究工作,负责autlabor轮式机器人软件框架的研发。
无人驾驶无疑开启了交通运输行业的新时代。随着传感器和人工智能技术的逐渐成熟,无人驾驶已经从“概念化”进入“落地实用化”的关键窗口期,越来越多的研究机构和公司纷纷布局,竞相角逐。无人驾驶涉及计算机视觉、多源信息融合、决策与控制等诸多学科。安全、有序的无人驾驶,需要高效、深度集成的人工智能与机器人技术作保障。
深蓝学院联合清华大学猛师智能车团队,推出《无人驾驶关键技术与实践》在线直播课程。团队先后获得2016年“中国未来智能车挑战赛”城市赛段亚军、2017年世界智能驾驶大赛中第二名、2017年中国智能车未来挑战赛第二名、2017年中国智能汽车大赛(CIVC)冠军,研发的Autolabor智能驾驶平台获得2017年中国智能汽车大赛(CIVC)的三等奖。
课程讲师
张新钰
清华大学副研究员
智能车猛狮团队负责人
剑桥大学访问学者
中国人工智能学会副秘书长,中国指挥与控制学会青委会秘书长,主要从事智能驾驶和智能信息处理等方面的相关研究工作,承担了国家重点研发计划、自然科学基金、中国工程院、北京市科委以及多个产业化项目。发表学术论文四十余篇,出版《智能驾驶100问》、《无人驾驶技术》、《中国智能机器人产业发展研究报告2015》,起草五项轮式机器人标准,荣获省部级二等奖3项和三等奖2项。
刘华平
清华大学副研究员,博士生导师
IEEE Senior Member、中国人工智能学会理事、中国人工智能学会认知系统与信息处理专业委员会秘书长,主要从事机器人感知、学习与控制,多模态信息融合领域的研究。在IEEE Trans. On Automatic Control、IEEE Trans. on Circuits and Systems II、以及Automatica等国际期刊,以及ICRA、IROS等国际会议中发表论文十余篇。
郭世纯
清华猛狮智能车团队主要成员,算法工程师
清华大学计算机系硕士,毕业后有多年轮式机器人平台开发经验。主要从事定位及自主导航等方面的相关研究工作,负责autlabor轮式机器人软件框架的研发。
- 第1节: 无人驾驶概况
- 1-1:【课件】第一章:无人驾驶概况.pdf
- 1-2:【视频】无人驾驶概况
- 1-3:【资料】无人驾驶第一讲视频资料.txt
- 第2节: 无人驾驶体系架构
- 2-1:【课件】第二章:无人驾驶体系架构.pdf
- 2-2:【视频】无人驾驶体系架构
- 第3节: 视觉目标感知技术
- 3-1:【课件】视觉目标感知技术.txt
- 3-2:【视频】视觉目标感知技术
- 3-3:【代码】ParticleFilter.rar
- 第4节: 多模态目标感知技术
- 4-1:【课件】第4讲:多模态目标感知技术.txt
- 4-2:【视频】多模态目标感知技术
- 4-3:【资料】目标检测中的无监督特征学习.pdf
- 第5节: 定位感知技术
- 5-1:【课件】第5讲:定位感知技术.pdf
- 5-2:【视频】定位感知技术
- 5-3:【代码】Adaptive Monte Carlo localization.zip
- 5-4:【代码】gmapping.zip
- 5-5:【资料】相关论文.zip
- 第6节: 自主决策技术
- 6-1:【课件】第6讲 自主决策技术.pdf
- 6-2:【视频】自主决策技术
- 第7节: 协同控制技术
- 7-1:【课件】协调控制技术
- 7-2:【视频】协同控制技术
- 第8节: 无人驾驶实践
- 8-1:amcl_use_odom.pdf
- 8-2:【视频】无人驾驶实践
- 8-3:ROS相关程序包.zip
课程特色
1、课程学习结束,根据每次作业的分数,评选优秀学员;
2、优秀学员获得深蓝学院认证的学习证书;
3、优秀学员可推荐至企业实习或者就业。
先修课程与前期准备
1、先修课程:
深度学习基础知识
2、仿真模拟:
在Autolabor_simulation模拟器中模拟避障等核心技术,模拟器可在Ubuntu系统下下载;
3、 真实实践:
Autolabor Pro1是一款室内外均可流畅作业的机器人移动底盘,由清华大学猛师智能驾驶团队研发,具有强通过、高负载、高精度、高扩展、动力足和续航长等特点,可跨平台开发,支持多种应用场景,如下图所示。
该平台上可集成激光雷达、摄像头、GPS等传感器,云台、机械臂、抓持器等附件设备,基于平台可实现自主路径规划导航、障碍物避障等功能,适用于智能驾驶、协同控制、计算机视觉、深度学习等技术的研究与应用。
课程特色
1、课程学习结束,根据每次作业的分数,评选优秀学员;
2、优秀学员获得深蓝学院认证的学习证书;
3、优秀学员可推荐至企业实习或者就业。
先修课程与前期准备
1、先修课程:
深度学习基础知识
2、仿真模拟:
在Autolabor_simulation模拟器中模拟避障等核心技术,模拟器可在Ubuntu系统下下载;
3、 真实实践:
Autolabor Pro1是一款室内外均可流畅作业的机器人移动底盘,由清华大学猛师智能驾驶团队研发,具有强通过、高负载、高精度、高扩展、动力足和续航长等特点,可跨平台开发,支持多种应用场景,如下图所示。
该平台上可集成激光雷达、摄像头、GPS等传感器,云台、机械臂、抓持器等附件设备,基于平台可实现自主路径规划导航、障碍物避障等功能,适用于智能驾驶、协同控制、计算机视觉、深度学习等技术的研究与应用。