Acerca de este Curso
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100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Aprox. 12 horas para completar

Sugerido: 4 weeks of study, 3-4 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Español (Spanish), Chino (simplificado)

Habilidades que obtendrás

Particle FilterEstimationMapping

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
4 horas para completar

Gaussian Model Learning

9 videos (Total 52 minutos), 3 lecturas, 1 cuestionario
9 videos
WEEK 1 Introduction1m
1.2.1. 1D Gaussian Distribution8m
1.2.2. Maximum Likelihood Estimate (MLE)6m
1.3.1. Multivariate Gaussian Distribution7m
1.3.2. MLE of Multivariate Gaussian4m
1.4.1. Gaussian Mixture Model (GMM)4m
1.4.2. GMM Parameter Estimation via EM7m
1.4.3. Expectation-Maximization (EM)6m
3 lecturas
MATLAB Tutorial - Getting Started with MATLAB10m
Setting Up your MATLAB Environment10m
Basic Probability10m
Semana
2
3 horas para completar

Bayesian Estimation - Target Tracking

5 videos (Total 21 minutos), 1 cuestionario
5 videos
Kalman Filter Motivation4m
System and Measurement Models5m
Maximum-A-Posterior Estimation4m
Extended Kalman Filter and Unscented Kalman Filter4m
Semana
3
4 horas para completar

Mapping

6 videos (Total 36 minutos), 1 cuestionario
6 videos
Introduction to Mapping7m
3.2.1. Occupancy Grid Map6m
3.2.2. Log-odd Update6m
3.2.3. Handling Range Sensor6m
Introduction to 3D Mapping8m
Semana
4
3 horas para completar

Bayesian Estimation - Localization

6 videos (Total 23 minutos), 1 cuestionario
6 videos
Odometry Modeling5m
Map Registration5m
Particle Filter4m
Iterative Closest Point5m
Closing45s
4.2
90 revisionesChevron Right

50%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

50%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

20%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Principales revisiones sobre Robotics: Estimation and Learning

por VGFeb 16th 2017

The material is clearly presented. The Matlab exercises complement and reinforce the subject, the level of difficulty is well balanced, thanks for this great course.

por NNJun 20th 2016

This is course is really helpful for beginners to understand how probability is useful in Robotics.Assignments are bit tough but worth the time .

Instructor

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Daniel Lee

Professor of Electrical and Systems Engineering
School of Engineering and Applied Science

Acerca de Universidad de Pensilvania

The University of Pennsylvania (commonly referred to as Penn) is a private university, located in Philadelphia, Pennsylvania, United States. A member of the Ivy League, Penn is the fourth-oldest institution of higher education in the United States, and considers itself to be the first university in the United States with both undergraduate and graduate studies. ...

Acerca de Programa especializado Robótica

The Introduction to Robotics Specialization introduces you to the concepts of robot flight and movement, how robots perceive their environment, and how they adjust their movements to avoid obstacles, navigate difficult terrains and accomplish complex tasks such as construction and disaster recovery. You will be exposed to real world examples of how robots have been applied in disaster situations, how they have made advances in human health care and what their future capabilities will be. The courses build towards a capstone in which you will learn how to program a robot to perform a variety of movements such as flying and grasping objects....
Robótica

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

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