Beschreibung
Selbstfahrende Autos mit Duckietown ist ein innovativer Kurs, der auf edX angeboten wird und eine praktische Einführung in Robotik und KI durch den Bau und die Programmierung eines selbstfahrenden Autos im Maßstab bietet. Dieser Kurs richtet sich an Lernende, die verstehen möchten, wie autonome Fahrzeuge funktionieren. Die Teilnehmer beginnen mit einer Kiste voller Teile und arbeiten daran, einen Duckiebot zu erstellen, der autonom in einer verkleinerten Stadtumgebung, bekannt als Duckietown, navigieren kann.
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Der Kurs verwendet modernste Ansätze, Software-Tools und echte Hardware, um ein ansprechendes, praxisorientiertes Lernerlebnis zu bieten. Er untersucht reale Lösungen für die Herausforderungen der Autonomie, übersetzt theoretische Konzepte in Algorithmen und setzt diese sowohl in Simulationen als auch auf Hardware um. Der Kurs nutzt moderne Softwarearchitekturen, die mit Python, Robot Operating System (ROS) und Docker erstellt wurden, und hebt die Stärken klassischer Architekturen sowie moderner, auf maschinellem Lernen basierender Ansätze hervor.
Präsentiert von Professoren und Wissenschaftlern, die sich für Robotik und zugängliche Bildung begeistern, nutzt der Kurs das Duckietown-Roboterökosystem, eine Open-Source-Plattform, die am MIT entwickelt wurde und von über 200 Universitäten weltweit genutzt wird. Lernende können zwischen einem Simulationspfad und einem Hardwarepfad wählen, wobei letzterer den Zusammenbau eines Duckiebots und den Einsatz auf einer Duckietown-Strecke umfasst.
Der Kurs wird von der ETH Zürich, der Universität Montreal und dem Toyota Technological Institute in Chicago unterstützt. Er behandelt wichtige Themen wie Robotersubsysteme, computer vision-basierte Navigation, Reinforcement Learning und die Einrichtung einer effizienten Softwareumgebung für Robotik. Der Kurs ist für Lernende mit Grundkenntnissen in Linux, Python und Git konzipiert und erfordert einen Computer mit einer nativen Ubuntu-Installation.
Die Teilnehmer erwerben Fähigkeiten in der Programmierung von Duckiebots, um autonom durch Modellstadtstraßen zu navigieren, Hindernisse zu erkennen und zu vermeiden sowie autonome Fahrentscheidungen sowohl mit traditionellen als auch mit modernen Ansätzen zu treffen. Der Kurs bietet auch die Möglichkeit, Roboteragenten zu öffentlichen Herausforderungen einzureichen und Fähigkeiten im Wettbewerb mit Gleichgesinnten zu testen.
- KategorieUnternehmensschulung & E-Learning
- PreismodellKostenlos
Selbstfahrende Autos mit Duckietown's Kernfunktionen
Praxisorientiertes Lernen in Robotik und KI
Bau und Programmierung eines selbstfahrenden Autos im Maßstab
Verwendung modernster Autonomietechniken
Bereitstellung von Lösungen in Simulation und Hardware
Lernen mit Python, ROS und Docker
Erforschung klassischer und moderner KI-Ansätze
Unterstützt von der ETH Zürich und anderen Institutionen
Open-Source Duckietown-Roboterökosystem
Wie verwendet man Selbstfahrende Autos mit Duckietown?
Zusammenbauen: Bauen Sie Ihren Duckiebot aus Teilen
Programmieren: Verwenden Sie Python und ROS zur Codierung der Autonomie
Bereitstellen: Testen in Simulation und realen Umgebungen
Herausforderung: Einreichen und Teilnahme an öffentlichen Herausforderungen
Selbstfahrende Autos mit Duckietown's Anwendungsfälle
- Entwicklung autonomer Fahrzeuge
- KI in der Robotik
- Praxisorientiertes Lernen
- Simulation und Hardwarebereitstellung
- Anwendungen der Computer Vision
