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端到端驾驶多任务学习与联合优化工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=端到端驾驶的定义 · 发展历程 · 多任务学习与联合优化的工程价值
课程导入目标=端到端驾驶…
02
自动驾驶感知基础
目标=摄像头 · 激光雷达 · 毫米波雷达等传感器原理
自动驾驶感知基础目标=摄像头
03
端到端驾驶系统架构
目标=模块化与端到端范式对比 · 输入输出表示 · 感知-预测-规划-控制一体化设计
端到端驾驶系统架…目标=模块化
04
多任务学习核心概念
目标=硬参数共享 · 软参数共享 · 任务相关性
多任务学习核心概…目标=硬参数共享
05
驾驶多任务定义与标注
目标=目标检测 · 语义分割 · 深度估计
驾驶多任务定义标注
06
骨干网络与特征提取
目标=CNN · Transformer · BEV感知网络
骨干网络特征提取
07
多任务网络结构设计
目标=共享编码器与任务特定解码器 · 任务头设计 · 特征融合策略
多任务网络结构设…目标=共享编码器
08
多任务损失函数与优化
目标=损失加权方法 · 不确定性加权 · 梯度冲突与PCGrad
多任务损失函数优化
09
训练策略与技巧
目标=课程学习 · 多阶段训练 · 数据增强
训练策略目标=课程学习
10
评估指标与基准
目标=各任务常用指标 · 多任务综合评估 · 鲁棒性与泛化性测试
评估指标基准
11
端到端规划与控制
目标=轨迹预测与规划表示 · 模仿学习与强化学习 · 控制接口
端到端规划控制
12
多任务联合优化工程实践
目标=任务平衡 · 计算资源分配 · 推理加速
多任务联合优化工…目标=任务平衡
13
案例实战一
目标=基于多任务学习的感知系统 · 完成训练与评估
案例实战一目标=基于多任务…
14
案例实战二
目标=BEV多任务感知与预测 · 联合进行检测 · 分割与运动预测
案例实战二BEV
15
案例实战三
目标=端到端轨迹规划与多任务联合 · 输出规划轨迹并联合优化
案例实战三目标=端到端轨迹…
16
数据闭环与仿真
目标=数据采集 · 自动标注 · 难例挖掘
数据闭环仿真
17
常见问题与解决方案
目标=任务冲突 · 过拟合 · 数据不平衡
常见问题解决方案
18
模型可解释性与安全性
目标=注意力可视化 · 特征归因 · 不确定性估计
模型可解释性安全性
19
前沿技术进展
目标=大模型与端到端驾驶 · 世界模型 · 自监督学习
前沿技术进展目标=大模型
20
综合项目一
目标=多任务感知模型设计与实现 · 调优与性能分析
综合项目一目标=多任务感知…
21
综合项目二
目标=端到端驾驶系统集成：将感知 · 预测 · 规划模块集成
综合项目二目标=端到端驾驶…
22
综合项目三
目标=联合优化与部署 · 实现实时多任务推理
综合项目三目标=联合优化
23
工程化最佳实践
目标=代码结构 · 实验管理 · 版本控制
工程化最佳实践目标=代码结构
24
团队协作与项目管理
目标=跨模块协作 · 接口定义 · 里程碑规划
团队协作项目管理
25
行业应用与趋势
目标=乘用车 · 商用车 · Robotaxi等场景应用
行业应用趋势
26
课程回顾与知识体系梳理
目标=核心概念 · 方法流程 · 实战经验总结
课程回顾知识体系梳理
27
进阶研究方向
目标=多任务持续学习 · 跨域自适应 · 联邦学习
进阶研究方向目标=多任务持续…
28
论文导读与复现
目标=精选端到端驾驶与多任务学习顶会… · 分析思路并指导复现
论文导读复现
29
面试与职业发展
目标=常见面试题 · 技能要求 · 岗位方向
面试职业发展
30
课程总结与展望
目标=关键收获 · 开放问题 · 未来挑战
课程总结目标=关键收获