System och algoritmer för autonoma fordon 7,5 hp

Om kursen

Kursen ger en fördjupad introduktion till autonoma fordon, som tar upp både algoritmaspekten och systemaspekten.
Kursen består av teori och praktiska laborationer.

Teori: Den historiska bakgrunden för autonom körning; perception, planering och kontroll för autonoma fordon; grunderna för maskininlärning, djupinlärning och förstärkningsinlärning; Konvolutionella neurala nätverk för perception, inklusive objektklassificering, objektdetektering och segmentering; klassiska planerings- och kontrollalgoritmer; Planering baserat på förstärkningsinlärning och kontrollalgoritmer; säkerhetsfrågor; hårdvaru- och mjukvaruplattformar.

Laborationsuppgifter: Träning och distribution av Deep Learning-modeller för autonom körning med ett ramverk som Tensorflow eller PyTorch; implementering av en del av pipelinen perception, planering och kontroll i en simuleringsmiljö.

Visa kursplan

Lär känna Umeå universitet

Här finns utbildningar av hög kvalitet och forskning inom alla vetenskapsområden och det konstnärliga området. Gemensamt för alla våra utbildningar är hög kompetens bland lärarna och ett tätt samspel mellan forskning, utbildning, samverkan och innovation.

Flest pedagogiskt meriterade lärare i Sverige

Priset går till lärare som verkligen engagerar sig, använder uppskattade metoder eller inspirerar.
Ett universitet där hälsa får ta plats

Umeå universitet är certifierat som ett Healthy Campus med många initiativ och aktiviteter som främjar hälsa.