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端到端自动驾驶数据训练与评测工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=端到端自动驾驶的定义 · 发展历程 · 与传统模块化方法的对比
课程导入目标=端到端自动…
02
自动驾驶数据基础
目标=数据在自动驾驶中的核心作用 · 数据类型（图像 · 点云
自动驾驶数据基础目标=数据
03
端到端自动驾驶系统架构
目标=感知 · 预测 · 规划
端到端自动驾驶系…目标=感知
04
数据采集与标注工程
目标=多传感器同步采集 · 时间戳对齐 · 标注类型（2D/3D框
数据采集标注工程
05
数据预处理与增强
目标=去噪 · 畸变校正 · 点云配准
数据预处理增强
06
数据集构建与管理
目标=数据集划分（训练/验证/测试） · 场景分类与采样 · 长尾问题处理
数据集构建管理
07
特征提取与表示学习
目标=CNN · Transformer · BEV感知
特征提取表示学习
08
端到端模型训练基础
目标=损失函数设计（感知损失 · 规划损失 · 控制损失）
端到端模型训练基…目标=损失函数设…
09
模仿学习与行为克隆
目标=专家轨迹采集 · 行为克隆原理 · DAgger方法
模仿学习行为克隆
10
强化学习在端到端驾驶中的应用
目标=MDP建模 · 奖励函数设计 · 策略梯度
强化学习端到端驾驶
11
多任务学习与联合优化
目标=感知-预测-规划联合训练 · 任务权重平衡 · 梯度冲突处理
多任务学习联合优化
12
训练基础设施与工程实践
目标=GPU集群配置 · 分布式训练（DDP · FSDP）
训练基础设施工程实践
13
模型评测指标体系
目标=感知指标（mAP · IoU） · 预测指标（ADE
模型评测指标体系mAP
14
开环评测与闭环评测
目标=开环评测的局限性 · 闭环仿真评测方法 · CARLA Leaderboard
开环评测闭环评测
15
仿真环境与场景生成
目标=CARLA · SUMO · LGSVL
仿真环境场景生成
16
安全性与鲁棒性评测
目标=对抗攻击 · 传感器故障注入 · 极端天气与光照条件
安全性鲁棒性评测
17
数据闭环与持续学习
目标=影子模式 · 数据回传 · 自动标注
数据闭环持续学习
18
端到端自动驾驶的可解释性
目标=注意力可视化 · 特征图分析 · 决策解释
端到端自动驾驶的…目标=注意力可视…
19
案例实战一
目标=基于CARLA的端到端驾驶模型… · 数据采集 · 模型设计
案例实战一CARLA
20
案例实战二
目标=多模态BEV端到端模型开发 · BEV特征构建 · 规划头设计
案例实战二BEV
21
案例实战三
目标=数据闭环系统搭建 · 自动标注流水线 · 难例挖掘与模型再训练实战
案例实战三目标=数据闭环系…
22
常见问题与调试技巧
目标=训练不收敛 · 过拟合 · 梯度爆炸
常见问题调试技巧
23
评测工程化与自动化
目标=评测流水线设计 · CI/CD集成 · 回归测试
评测工程化自动化
24
大规模数据训练优化
目标=数据并行 · 模型并行 · 梯度累积
大规模数据训练优…目标=数据并行
25
端到端自动驾驶的法规与伦理
目标=功能安全标准（ISO 2626… · 预期功能安全（SOTIF） · 数据隐私
端到端自动驾驶的…伦理
26
前沿技术专题
目标=世界模型 · 扩散模型在驾驶中的应用 · 大语言模型与驾驶决策
前沿技术专题目标=世界模型
27
综合项目一
目标=城市道路端到端驾驶挑战赛 · 模型训练 · 闭环评测与性能优化
综合项目一目标=城市道路端…
28
综合项目二
目标=高速公路场景端到端系统设计 · 完成仿真评测与对比分析
综合项目二目标=高速公路场…
29
课程总结与知识体系梳理
目标=核心知识点回顾 · 技能树构建 · 学习路径建议
课程总结知识体系梳理
30
综合提升与扩展阅读
目标=最新顶会论文解读（CVPR · ICCV · NeurIPS）
综合提升扩展阅读