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本课程属于：086-模仿学习与行为克隆驾驶工程 智能汽车与新能源汽车工程 · 共 9 门相关课程，组合学习更完整。
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模仿学习驾驶策略评测与泛化工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=模仿学习驾驶策略评测与泛化工程… · 核心概念 · 整体框架与学习路径
课程导入目标=模仿学习驾…
02
驾驶策略基础
目标=自动驾驶分级 · 驾驶策略定义 · 模仿学习在驾驶任务中的定位与典型应用…
驾驶策略基础目标=自动驾驶分…
03
模仿学习入门
目标=行为克隆 · 逆强化学习 · DAgger等基本方法
模仿学习入门目标=行为克隆
04
驾驶数据工程
目标=数据采集 · 传感器配置 · 数据标注
驾驶数据工程目标=数据采集
05
驾驶策略模型
目标=CNN · RNN · Transformer
驾驶策略模型CNN
06
评测指标体系
目标=开环指标 · 闭环指标 · 安全性
评测指标体系目标=开环指标
07
开环评测方法
目标=离线数据集上的动作误差 · 轨迹误差 · 碰撞率预测等评测方法与局限性
开环评测方法目标=离线数据集…
08
闭环评测方法
目标=CARLA · SUMO · LGSVL等仿真平台中的闭环测试流程
闭环评测方法CARLA
09
仿真环境搭建
目标=CARLA安装配置 · 传感器仿真 · 交通流设置
仿真环境搭建CARLA
10
场景库设计
目标=典型场景 · 边缘场景 · 对抗场景的分类
场景库设计目标=典型场景
11
泛化问题定义
目标=分布内与分布外 · 域偏移 · 因果混淆
泛化问题定义目标=分布内
12
泛化评测协议
目标=跨城市 · 跨天气 · 跨传感器
泛化评测协议目标=跨城市
13
鲁棒性评测
目标=噪声注入 · 传感器故障 · 对抗攻击
鲁棒性评测目标=噪声注入
14
安全性与风险评测
目标=碰撞时间 · 安全距离 · 风险势场
安全性风险评测
15
舒适性与效率评测
目标=加速度 · jerk · 曲率变化
舒适性效率评测
16
评测工具链
目标=常用开源评测框架 · 日志记录 · 可视化工具
评测工具链目标=常用开源评…
17
案例实战一
目标=基于CARLA的端到端模仿学习…
案例实战一CARLA
18
案例实战二
目标=闭环仿真评测与场景库驱动的泛化…
案例实战二目标=闭环仿真评…
19
案例实战三
目标=跨天气与跨城市泛化能力评测与改…
案例实战三目标=跨天气
20
案例实战四
目标=对抗场景生成与策略鲁棒性提升
案例实战四目标=对抗场景生…
21
常见问题一
目标=数据偏差 · 因果混淆 · 过拟合与评测指标不一致的识别与处理
常见问题一目标=数据偏差
22
常见问题二
目标=仿真到现实的差距 · 闭环评测不稳定 · 场景覆盖不足的应对策略
常见问题二目标=仿真到现实…
23
常见问题三
目标=评测结果可复现性 · 随机种子 · 硬件差异与实验管理
常见问题三目标=评测结果可…
24
泛化工程方法
目标=域随机化 · 域适应 · 数据增强
泛化工程方法目标=域随机化
25
泛化工程方法
目标=模型集成 · 不确定性估计 · 在线自适应与持续学习策略
泛化工程方法目标=模型集成
26
综合提升一
目标=从评测结果到策略迭代的闭环工程…
综合提升一目标=从评测结果…
27
综合提升二
目标=多模态融合 · 大模型与端到端驾驶策略的评测挑战与前…
综合提升二目标=多模态融合
28
综合提升三
目标=安全认证 · 法规合规与伦理考量在驾驶策略评测中的…
综合提升三目标=安全认证
29
项目实战
目标=设计并实现一个完整的模仿学习驾…
项目实战目标=设计并实现…
30
课程总结
目标=知识体系回顾 · 核心能力自检 · 进阶学习资源与职业发展建议
课程总结目标=知识体系回…