名企合作!
纳米学位项目

传感器融合 (英)

和梅赛德斯-奔驰学习,成为掌握无人驾驶、物联网、机器人开发核心技术的抢手工程师

最早可加入开课时间

暂未确定

9 月 4 日开放报名

本周大纲下载人数

5022

本期剩余席位

暂未确定

席位有限,立即行动!抢先掌握稀缺技术,成为抢手人才

与知名企业联合制作

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  • 预期岗位薪资
    3-5 年工作经验的传感器融合工程师普遍月薪为 30k-50k

    数据来源:拉勾网

  • 学习时间
    1 学期 - 约 4 个月

    建议每周学习 10 小时

  • 先修知识
    基础 C++、数学知识

    查看先修知识

  • 课程专属服务
    硅谷授课,英文字幕

    点击查看详情

和奔驰学传感器融合,掌握自动驾驶、机器人应用核心技术,成为时代性稀缺人才

技术驱动人才更新,为培养行业人才,优达学城与行业先驱梅赛德斯-奔驰北美研发中心 (MBRDNA),合作打造这门纳米学位,你将师从行业专家,学习如何融合多个传感器的数据,跟踪环境中的非线性运动和对象,学习研究生阶段的进阶知识,通过实战解决真实应用问题,成为掌握无人驾驶、物联网、机器人开发核心技术的抢手工程师。


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传感器融合系统需求预计将在未来 5 年内以约 19.4% 的复合年增长率(CAGR)增长,预计市场规模将在 2023 年达到 75.8 亿美元。
据《麦姆斯咨询》报道

你将学到什么

课程大纲

融合激光雷达、雷达和摄像头数据

学习融合机器人常用的三大主要传感器中的数据:激光雷达、摄像头和雷达,感知环境并跟踪非线性运动,成为卓越的传感器融合工程师。

学习整合及过滤激光雷达、雷达和摄像头数据,感知环境并跟踪非线性运动。

点击收起课程大纲与实战项目

约 4 个月完成

先修知识

掌握基础 C++ 和数学知识。

  • 第一部分:激光雷达

    通过过滤、分割和聚类方式处理原始激光雷达数据,从而检测道路上的其他车辆。

    实战项目 1:激光雷达障碍物检测
  • 第二部分:雷达

    分析雷达标记来检测和跟踪对象。通过更正径向速度扭曲、噪点和遮挡情况计算速度和方向。

    实战项目 2:雷达障碍物检测
  • 第三部分:摄像头

    将摄像头图像与激光雷达点云数据融合到一起。

    实战项目 3:摄像头与激光雷达融合
  • 第四部分:无迹卡尔曼滤波器项目

    根据所学的技能用 C++ 编写一个无迹卡尔曼滤波器,用于跟踪高度非线性行人和自行车运动。

    实战项目 4:卡尔曼滤波器

与导师一同学习

David Silver
David Silver

前福特自动驾驶车辆研究工程师,现任优达学城自动驾驶系统学院负责人,拥有斯坦福大学的 MBA 学位,并拥有普林斯顿大学的计算机科学 BSE(科学与工程学士)学位。

Aaron Brown
Aaron Brown

Aaron 拥有电气工程、机器人学和深度学习方面的背景。他在优达学城担任内容开发人员和模拟工程师,专门负责开发无人驾驶汽车项目。

Andreas Haja
Andreas Haja

Andreas 拥有计算机科学博士学位,目前在德国高校担任教授,研究课题为基于项目的工程学习。曾就职于大众和博世,开发了摄像头技术和自动驾驶车辆原型。

Abdullah Zaidi
Abdullah Zaidi

Abdullah 拥有马里兰大学的硕士学位,是射频设计和数字信号处理领域的专家。在高通公司工作数年后,Abdulla 加入了 Metawave,负责无人驾驶的雷达开发。

Stephen Welch
Stephen Welch

Stephen 是优达学城的一名资深的内容开发专家,参与开发了 C++ 和无人驾驶汽车纳米学位项目,已帮助超过 21,000 名无人驾驶领域的学员。

为什么要学习这门课程?

名企合作权威课程,师从行业知名专家

与世界 500 强企业梅赛德斯 - 奔驰合力打造课程内容,无人驾驶技术的先驱者和优达学城创始人 Sebastian Thrun 亲自授课,还有曾就职博世、大众、福特等知名车企的金牌讲师参与课程制作,助力你成为无人驾驶领域合格的传感器融合工程师。

挑战无人驾驶领域前沿项目,获得逐行代码审阅服务

课程项目基于行业真实案例设计,你将在名为 Carla 的一辆真实无人驾驶车中获取真实的激光雷达点云数据,在实战中掌握传感器融合技能。你的项目代码将得到无人驾驶领域专家逐行审阅、反馈,真正掌握,学完即用,精彩的项目实战,相信能为你的简历提升含金量。

贴近职位需求的课程设计、高效系统的学习曲线

你将在硅谷行业专家高效而系统的学习规划指导下,一站式学习贴合职位需要的核心技能,适应行业发展趋势,提高个人竞争力和职业生命力。目前为止,全球已经有 40 多名学员,通过学习优达学城无人驾驶工程师纳米学位,毕业后成功入职奔驰。

获得优达学城纳米学位证书

毕业后,你将获得优达学城颁发的纳米学位证书,证明你在无人驾驶开发领域的专业知识和技术水平。

立即加入

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传感器融合 (英)

¥4399
学习传感器融合算法,成为掌握无人驾驶、物联网、机器人开发核心技术的抢手工程师

为什么名额有限?

课程中包括实战项目与代码审阅,我们会限定名额来控制导师学生比例,从而保证服务质量。

三大保障助你学习无忧

支持花呗分期 支持开发票 7 天无条件退款

帮助与常见问题

    纳米学位概览
  • 为什么要学习传感器融合纳米学位?

    传感器融合工程是非常重要也有趣的机器人学领域之一。摄像头、雷达和激光雷达等传感器可以帮助无人驾驶汽车、无人机以及所有类型的机器人感知环境。分析和融合此类数据是构建自动驾驶系统的基础。

    在该纳米学位课程中,你将分析摄像头图像、雷达标记和激光雷达点云,检测和跟踪车辆及行人。学完这门课程后,你将打造属于自己的作品集,在求职市场上抢占先机。

  • 从此纳米学位毕业后,我能胜任哪些工作?

    很多行业都需要传感器融合工程师,学完这门课程,你将能够满足以下岗位:

    • 图像工程师
    • 传感器融合工程师
    • 感知工程师
    • 自动化车辆工程师
    • 研究岗位/工程师
    • 无人驾驶汽车工程师
    • 对象跟踪工程师
    • 传感器工程师
    • 系统集成工程师
    • 深度工程师
  • 我如何知道这个纳米学位是否适合我?

    如果你想学习激光雷达、雷达和摄像头数据,以及如何融合这些数据,这门课程将为你量身打造。传感器和传感器数据被广泛用于多个领域,从手机到机器人,再到无人驾驶,应用范围非常广泛。学完这门课程后,你能够踏入多个领域或实现职业晋升。

    报名与入学
  • 如何加入课程?

    课程将定期开放报名,无需申请。在课程开放报名期间,点击“立即加入”按钮,付款成功后,即可加入最近开课班次。你所加入的班次开课后,即可开始学习。

  • 支付学费后,我可以马上开始学习吗?

    每个班次有固定的开课时间,你所加入的班次开课后,即可开始学习。

  • 此纳米学位的先修要求是什么?

    为了帮助你顺利地从传感器融合纳米学位课程中毕业,我们列出了一些先修条件和建议,帮助你为课程做好准备。你应该掌握以下知识:

    • 任何面向对象编程语言的高阶知识,最好掌握 C++
    • 中级概率学知识
    • 中级微积分知识
    • 中级线性代数知识
    • 基本 Linux 命令行
  • 如果不符合先修条件,还能学习这门纳米学位吗?

    如果你志向成为一名传感器融合工程师,但是目前在编程或数学方面掌握的知识有限,建议先学习我们的无人驾驶入门纳米学位,这门课程会帮你巩固 C++、线性代数、微积分和统计学知识。

    如果你是编程新手,请先学习 C++ 程序设计纳米学位,来补充相关先修技能。

    纳米学位条款
  • 该纳米学位的课程结构是怎样的?

    传感器融合纳米学位由 (1) 个学期组成,每学期为期 (4) 个月。每期课程有固定的开课与结束日期。所有学员需要成功完成 (4) 个实战项目,方可顺利毕业。

    该纳米学位中的每一个实战项目都会由优达学城的审阅专家进行逐行代码审阅,并提供个性化的反馈。如果你没有成功通过某一项目,你会被要求重新修改并提交项目,直至顺利通过。

  • 该纳米学位的课程时长是多久?

    该纳米学位的课程访问时长如上所述。学期结束后,如果你还没有通过全部项目,可以获得 4 周的宽限期来完成这些项目。在宽限期内通过全部项目,你仍可以顺利毕业并获得证书。你最多只可获得一次宽限期,如果 4 周宽限期过后,你仍未通过全部项目,你将被移出课程,并失去访问课程内容的权限。被移出课程后,你需要重新支付学费,方可重新加入课程。

    软硬件设备
  • 我需要准备哪些软件或硬件,才能学习这个纳米学位?

    没有特别的硬件或软件要求,你可以在优达学城的在线教室中学习课程内容,完成实战项目。为保证良好学习体验,我们建议你使用最新版本的 Chrome 浏览器。点击此处了解正常学习所需的浏览器、网络、操作系统与硬件最低要求。

    其他问题
  • 开课后发现课程不适合自己怎么办?

    开课后 7 天内,你可以点击这里向我们申请无理由退款。我们将在 7 个工作日内,将实际支付金额退款至原付款渠道。

  • 支付学费后,可以开具发票吗?

    当然可以,在开课 7 天后,你可以点击这里申请发票。

  • 如果还有其他问题怎么办?

    你可以点击这里提交问题,我们会为你提供帮助。

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