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交互式行为与多模态轨迹预测工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=交互式行为与多模态轨迹预测的定… · 发展历程 · 应用场景与整体课程框架
课程导入目标=交互式行为
02
数学基础
目标=概率论 · 线性代数 · 微积分
数学基础目标=概率论
03
数据基础
目标=轨迹数据采集方式 · 常见数据集（如Argoverse · nuScenes
数据基础目标=轨迹数据采…
04
交互行为建模入门
目标=社会力模型 · 元胞自动机 · 博弈论基础及其在交互行为建模中的初步…
交互行为建模入门目标=社会力模型
05
多模态预测核心概念
目标=多模态性来源 · 不确定性表示 · 概率分布预测与多假设生成机制
多模态预测核心概…目标=多模态性来…
06
序列建模基础
目标=RNN · LSTM · GRU
序列建模基础RNN
07
注意力机制与Transformer
目标=自注意力 · 交叉注意力 · 位置编码及其在交互与多模态预测中的实…
Transformer注意力机制
08
图神经网络入门
目标=GCN · GAT · GraphSAGE在交互关系建模中的…
图神经网络入门GCN
09
生成模型基础
目标=VAE · GAN · CVAE在轨迹预测中的多模态生成原理…
生成模型基础VAE
10
扩散模型与流匹配
目标=扩散模型 · DDPM · 流匹配在轨迹预测中的前沿方法与代码实…
扩散模型流匹配
11
多模态轨迹预测经典方法
目标=Social LSTM · Social GAN · Trajectron++
多模态轨迹预测经…Social
12
交互式行为预测方法
目标=MTP · MFP · SceneTransformer
交互式行为预测方…MTP
13
多智能体联合预测
目标=联合轨迹预测 · 交互式解码 · 一致性约束与多智能体协同预测方法
多智能体联合预测目标=联合轨迹预…
14
地图与场景编码
目标=矢量地图编码 · 栅格化地图编码 · 车道图神经网络与场景理解技术
地图场景编码
15
多模态融合技术
目标=视觉 · 激光雷达 · 毫米波雷达
多模态融合技术目标=视觉
16
不确定性量化与校准
目标=预测不确定性建模 · 贝叶斯方法 · 集成方法
不确定性量化校准
17
评价指标与基准
目标=ADE · FDE · MR
评价指标基准
18
训练策略与损失函数
目标=多模态损失 · 多样性损失 · 课程学习
训练策略损失函数
19
推理与部署优化
目标=模型压缩 · 量化 · 剪枝
推理部署优化
20
仿真与闭环测试
目标=CARLA · SUMO · nuPlan等仿真平台中的轨迹预测闭…
仿真闭环测试
21
案例实战一
目标=城市道路交互式车辆轨迹预测——…
案例实战一目标=城市道路交…
22
案例实战二
目标=行人多模态轨迹预测与意图识别—… · 训练与评估
案例实战二目标=行人多模态…
23
案例实战三
目标=多智能体交互场景下的联合轨迹预…
案例实战三目标=多智能体交…
24
案例实战四
目标=基于扩散模型的多模态轨迹预测—…
案例实战四目标=基于扩散模…
25
常见问题与调试
目标=数据不平衡 · 模式崩溃 · 过拟合
常见问题调试
26
模型可解释性与安全性
目标=注意力可视化 · 反事实推理 · 安全边界与伦理考量
模型可解释性安全性
27
前沿研究方向
目标=大语言模型 · 世界模型 · 端到端自动驾驶中的轨迹预测新范式
前沿研究方向目标=大语言模型
28
工程化与产品化
目标=系统架构设计 · 数据流水线 · 模型服务
工程化产品化
29
综合项目
目标=设计并实现一个完整的交互式多模… · 包含数据 · 模型
综合项目目标=设计并实现…
30
课程总结与提升
目标=知识体系回顾 · 学习路径规划 · 论文复现建议与职业发展指导
课程总结提升