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自动驾驶Hard Case挖掘与闭环工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶Hard Case的定… · 挖掘与闭环工程的价值 · 课程学习目标与整体知识框架
课程导入Hard
02
自动驾驶系统基础
目标=感知 · 预测 · 规划
自动驾驶系统基础目标=感知
03
Hard Case概念与分类
目标=什么是Hard Case · 按场景 · 功能
HardCase
04
数据采集与传感器基础
目标=摄像头 · 激光雷达 · 毫米波雷达等数据特点
数据采集传感器基础
05
Hard Case挖掘的数据来源
目标=路测数据 · 仿真数据 · 用户回传
HardCase
06
基于规则的挖掘方法
目标=阈值触发 · 场景标签 · 地理围栏
基于规则的挖掘方…目标=阈值触发
07
基于统计与机器学习的方法
目标=聚类 · 异常检测 · 主动学习
基于统计机器学习的方法
08
基于深度学习的挖掘方法
目标=自编码器 · 对比学习 · 目标检测置信度
基于深度学习的挖…目标=自编码器
09
场景理解与自动标注
目标=场景图构建 · 动态对象交互 · 语义关系抽取
场景理解自动标注
10
Hard Case评价指标
目标=覆盖率 · 多样性 · 难度评分
HardCase
11
挖掘流程与工具链
目标=数据预处理 · 候选生成 · 筛选排序
挖掘流程工具链
12
闭环工程概述
目标=从数据挖掘到模型迭代的闭环 · 版本管理 · 实验管理
闭环工程概述目标=从数据挖掘…
13
仿真与回放
目标=场景重建 · 传感器仿真 · 动力学仿真
仿真回放
14
自动标注与数据增强
目标=半自动标注 · 主动学习 · 合成数据
自动标注数据增强
15
模型训练与优化
目标=难例挖掘 · 课程学习 · 损失函数设计
模型训练优化
16
测试与验证
目标=单元测试 · 集成测试 · 场景测试
测试验证
17
部署与监控
目标=影子模式 · 在线学习 · OTA更新
部署监控
18
案例实战一
目标=城市道路Cut-in场景挖掘与… · 从数据到模型迭代的完整流程
案例实战一Cut-in
19
案例实战二
目标=无保护左转场景Hard Cas… · 多模态数据融合与决策优化
案例实战二Hard
20
案例实战三
目标=夜间低光照与恶劣天气感知Har… · 数据增强与模型鲁棒性提升
案例实战三Har
21
案例实战四
目标=施工区域与异形障碍物场景 · 自动标注与规划控制联合优化
案例实战四目标=施工区域
22
常见问题与挑战
目标=数据偏差 · 标注成本 · 仿真差距
常见问题挑战
23
团队协作与工程管理
目标=跨部门协作 · 数据闭环流程 · 工具平台建设
团队协作工程管理
24
前沿技术
目标=大模型与多模态学习 · 世界模型 · 端到端自动驾驶
前沿技术目标=大模型
25
安全与合规
目标=功能安全 · 预期功能安全 · 数据隐私
安全合规
26
综合提升一
目标=设计一个Hard Case挖掘… · 包括数据 · 算法
综合提升一Hard
27
综合提升二
目标=构建Hard Case管理平台 · 实现数据入库 · 检索
综合提升二Hard
28
综合提升三
目标=从零搭建仿真闭环测试环境 · 集成场景生成 · 回放与指标评估
综合提升三目标=从零搭建仿…
29
综合提升四
目标=针对特定ODD进行Hard C… · 撰写完整技术报告
综合提升四ODD
30
课程总结与展望
目标=核心知识点回顾 · 最佳实践总结 · 未来趋势与持续学习路径
课程总结目标=核心知识点…