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端到端驾驶时序建模与Transformer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 · 核心挑战与课程整体框架
课程导入目标=端到端驾驶…
02
驾驶场景基础
目标=传感器配置 · 坐标系 · 数据采集与标注
驾驶场景基础目标=传感器配置
03
时序建模入门
目标=时间序列基础 · RNN/LSTM/GRU · 时序特征提取与驾驶场景应用
时序建模入门目标=时间序列基…
04
Transformer基础
目标=自注意力机制 · 位置编码 · 编码器-解码器结构
Transformer目标=自注意力机…
05
端到端驾驶架构
目标=感知-预测-规划一体化 · 模块化与端到端范式 · 代表性工作
端到端驾驶架构目标=感知
06
时序Transformer
目标=时间维度注意力 · 因果掩码 · 长序列建模
Transformer时序
07
多模态融合
目标=相机 · 激光雷达 · 毫米波雷达
多模态融合目标=相机
08
数据工程
目标=驾驶数据集 · 数据预处理 · 时序对齐
数据工程目标=驾驶数据集
09
特征表示学习
目标=BEV表示 · 时空特征 · 自监督预训练
特征表示学习BEV
10
轨迹预测
目标=行为预测 · 轨迹生成 · 多模态输出
轨迹预测目标=行为预测
11
规划与控制
目标=端到端规划 · 模仿学习 · 强化学习
规划控制
12
Transformer工程优化
目标=模型压缩 · 量化 · 剪枝
Transformer工程优化
13
训练技巧
目标=损失函数设计 · 课程学习 · 多任务学习
训练技巧目标=损失函数设…
14
仿真与闭环测试
目标=CARLA · SUMO · 场景生成
仿真闭环测试
15
实车部署
目标=车载计算平台 · 实时性要求 · 功能安全
实车部署目标=车载计算平…
16
案例实战一
目标=基于Transformer的端…
案例实战一Transformer
17
案例实战二
目标=城市道路多模态轨迹预测与规划
案例实战二目标=城市道路多…
18
案例实战三
目标=高速公路场景的时序融合与决策
案例实战三目标=高速公路场…
19
案例实战四
目标=端到端驾驶模型的仿真闭环调优
案例实战四目标=端到端驾驶…
20
常见问题与调试
目标=过拟合 · 时序漂移 · 注意力可视化
常见问题调试
21
评估与基准
目标=开环/闭环指标 · nuScenes · Waymo
评估基准
22
可解释性与安全
目标=注意力可解释性 · 不确定性估计 · 失效模式分析
可解释性安全
23
前沿进展
目标=大模型 · 世界模型 · 端到端自动驾驶最新研究
前沿进展目标=大模型
24
项目实战
目标=从数据到部署的完整端到端驾驶时…
项目实战目标=从数据到部…
25
综合提升一
目标=多任务联合优化与跨场景泛化
综合提升一目标=多任务联合…
26
综合提升二
目标=时序Transformer的鲁…
综合提升二Transformer
27
综合提升三
目标=车路协同与多车时序交互建模
综合提升三目标=车路协同
28
综合提升四
目标=端到端驾驶的持续学习与在线适应
综合提升四目标=端到端驾驶…
29
课程总结
目标=知识体系回顾 · 工程最佳实践 · 学习路径建议
课程总结目标=知识体系回…
30
课程考核
目标=项目答辩 · 代码审查 · 创新点评估与未来方向
课程考核目标=项目答辩