课程主页: https://www.coursera.org/learn/state-estimation-localization-self-driving-cars
欢迎阅读关于多伦多大学在Coursera上推出的《自驾车的状态估计与定位》课程的评测。作为自驾车专业化的第二门课程，该课程在信息丰富性和实用性方面都表现得淋漓尽致。本文将详细介绍课程内容，并分享我的学习体验和推荐理由。
课程开始于模块0，首先对课程的总体布局和主要概念进行了介绍。自驾车需要不断准确地估计车辆状态及在道路上的位置，从而保障驾驶安全。这一核心问题贯穿整个课程，让学习具有了实用性和相关性。
接下来的模块覆盖了多种重要的技术和算法。模块1重点讲解了最小二乘法，这是一种经典的参数估计方法，与最大似然估计有很好的联系，大大加强了我对这一经典运算的深刻理解。
在模块2中，我们学习了线性和非线性卡尔曼滤波器。卡尔曼滤波器的历史悠久，被誉为20世纪十大算法之一。在此，我掌握了滤波器的基本原理，以及在自驾车中的应用。特别是扩展卡尔曼滤波器的内容，让我意识到它在实际应用中的重要性。
模块3提供了关于GNSS/INS传感器的宝贵信息。这部分课程让我理解了如何将GPS和惯性导航系统数据结合起来，以生成高质量的位姿估计，进一步推进了我对导航技术的理解。
在模块4中，激光雷达技术的应用是一个重点，特别是在自驾车检测环境中的重要作用。学习如何通过激光雷达生成点云数据，扩展了我的技能树，并且通过实践了解了数据校准的过程。
最后，在模块5中，我们将课程前面学到的所有知识结合在一起，开发了一个全车状态估计器。这一实践环节让我十分享受，通过虚拟仿真，我有机会亲身体验到数据整合的魅力。
总体来说，这堂课的内容结构合理，讲解深入浅出，不仅适合本科生学习，也对相关领域的工程师颇具启发。课程结合理论与实践，强调在自驾车领域中技术应用的重要性，我强烈推荐给任何对自动化和机器学习感兴趣的人。
如果你想要深入了解自驾车的状态估计与定位，绝不要错过这门课程！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/state-estimation-localization-self-driving-cars