説明
ダッキータウンによる自動運転車は、edXで提供される革新的なコースであり、スケールモデルの自動運転車の構築とプログラミングを通じてロボティクスとAIの実践的な入門を提供します。このコースは、自律走行車がどのように機能するかを理解したい学習者向けに設計されています。参加者は部品の箱から始め、ダッキーボットを作成し、ダッキータウンと呼ばれる縮小された都市環境で自律的にナビゲートできるようにします。
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このコースでは、最先端のアプローチ、ソフトウェアツール、実際のハードウェアを使用して、魅力的な実践的学習体験を提供します。自律性の課題に対する現実的な解決策を探求し、理論的な概念をアルゴリズムに変換し、シミュレーションとハードウェアの両方で展開します。このコースでは、Python、ロボットオペレーティングシステム(ROS)、Dockerを使用して構築された現代的なソフトウェアアーキテクチャを採用し、古典的なアーキテクチャと現代の機械学習ベースのアプローチの強みを強調します。
ロボティクスとアクセス可能な教育に情熱を持つ教授や科学者によって提供されるこのコースは、MITで作成されたオープンソースプラットフォームであるダッキータウンロボティックエコシステムを利用しており、世界中の200以上の大学で使用されています。学習者はシミュレーショントラックとハードウェアトラックのいずれかを選択でき、後者はダッキーボットの組み立てとダッキータウンの都市トラックでの展開を含みます。
このコースは、ETHチューリッヒ、モントリオール大学、シカゴのトヨタ技術研究所によってサポートされています。ロボットサブシステム、コンピュータビジョンに基づくナビゲーション、強化学習、ロボティクスのための効率的なソフトウェア環境の設定などの重要なトピックをカバーします。このコースは、Linux、Python、Gitの基本的な知識を持つ学習者向けに設計されており、ネイティブのUbuntuインストールを持つコンピュータが必要です。
参加者は、ダッキーボットをプログラムしてモデル都市の道路レーンをナビゲートし、障害物を認識して回避し、従来のアプローチと現代のアプローチを使用して自律運転の決定を行うスキルを習得します。このコースでは、ロボットエージェントを公のチャレンジに提出し、仲間とスキルを競う機会も提供されます。
- カテゴリー企業研修・eラーニング
- 料金モデル無料
ダッキータウンによる自動運転車の主要機能
実践的なロボティクスとAI学習
スケールモデルの自動運転車を構築しプログラムする
最先端の自律技術を使用する
シミュレーションとハードウェアでソリューションを展開する
Python、ROS、Dockerで学ぶ
古典的および現代のAIアプローチを探求する
ETHチューリッヒなどの機関によるサポート
オープンソースのダッキータウンロボティックエコシステム
ダッキータウンによる自動運転車の使い方は?
組み立てる: 部品からダッキーボットを構築する
プログラムする: PythonとROSを使用して自律性をコーディングする
展開する: シミュレーションと実世界の環境でテストする
挑戦する: 公のチャレンジに提出し競う
ダッキータウンによる自動運転車の使用例
- 自律走行車の開発
- ロボティクスにおけるAI
- 実践的な学習
- シミュレーションとハードウェアの展開
- コンピュータビジョンの応用




