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本课程属于：087-强化学习驾驶决策与控制工程 智能汽车与新能源汽车工程 · 共 10 门相关课程，组合学习更完整。
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自动驾驶强化学习策略评测与部署工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶强化学习策略评测与部署… · 核心概念 · 整体框架与学习路径
课程导入目标=自动驾驶强…
02
自动驾驶基础
目标=自动驾驶分级 · 系统架构 · 感知决策规划控制模块
自动驾驶基础目标=自动驾驶分…
03
强化学习基础
目标=马尔可夫决策过程 · 值函数 · 策略梯度
强化学习基础目标=马尔可夫决…
04
自动驾驶中的强化学习建模
目标=状态空间设计 · 动作空间设计 · 奖励函数设计
自动驾驶强化学习建模
05
仿真环境与基准平台
目标=CARLA · SUMO · Highway-env
仿真环境基准平台
06
策略评测指标体系
目标=安全性 · 舒适性 · 效率
策略评测指标体系目标=安全性
07
离线策略评估
目标=重要性采样 · 双重鲁棒估计 · 模型辅助评估
离线策略评估目标=重要性采样
08
在线策略评估
目标=蒙特卡洛评估 · 时序差分评估 · A/B 测试
线策略评估目标=蒙特卡洛评…
09
对抗与边缘场景评测
目标=对抗样本生成 · 场景挖掘 · 危险场景库构建
对抗边缘场景评测
10
泛化与鲁棒性评测
目标=分布偏移 · 域随机化 · 传感器噪声
泛化鲁棒性评测
11
策略训练与调优实战
目标=PPO · SAC · TD3 在自动驾驶任务中的实现
策略训练调优实战
12
基于模型的强化学习
目标=世界模型 · Dreamer · MuZero 在自动驾驶决策规划中的…
基于模型的强化学…目标=世界模型
13
多智能体强化学习
目标=交互场景建模 · 合作与竞争 · 多车协同决策与评测方法
多智能体强化学习目标=交互场景建…
14
模仿学习与强化学习结合
目标=行为克隆 · 逆强化学习 · GAIL
模仿学习强化学习结合
15
安全强化学习
目标=约束马尔可夫决策过程 · 安全层 · 控制屏障函数
安全强化学习目标=约束马尔可…
16
策略部署工程概述
目标=训练到部署的流程 · 模型压缩 · 推理优化
策略部署工程概述目标=训练到部署…
17
模型转换与优化
目标=ONNX · TensorRT · OpenVINO
模型转换优化
18
车载计算平台与中间件
目标=NVIDIA Drive · 地平线征程 · ROS 2
车载计算平台间件
19
实时推理与调度
目标=延迟 · 吞吐量 · 确定性
实时推理调度
20
功能安全与预期功能安全
目标=ISO 26262 · ISO 21448 · 安全案例
功能安全预期功能安全
21
策略部署中的验证与确认
目标=硬件在环 · 车辆在环 · 软件在环
策略部署验证
22
持续集成与持续部署
目标=数据闭环 · 模型版本管理 · 自动化测试
持续集成持续部署
23
监控与运维
目标=在线监控 · 异常检测 · 日志与数据回传
监控运维
24
案例实战一
目标=城市道路交叉口无保护左转的强化…
案例实战一目标=城市道路交…
25
案例实战二
目标=高速公路匝道汇入的多智能体强化…
案例实战二目标=高速公路匝…
26
案例实战三
目标=恶劣天气下基于世界模型的决策规…
案例实战三目标=恶劣天气下…
27
常见问题与解决方案
目标=仿真到现实的差距 · 奖励黑客 · 策略崩溃
常见问题解决方案
28
工具链与工程实践
目标=PyTorch · Ray RLlib · Stable-Baselines3
工具链工程实践
29
综合项目
目标=端到端自动驾驶强化学习策略的评… · 优化与车载部署全流程实战
综合项目目标=端到端自动…
30
课程总结与前沿展望
目标=知识体系回顾 · 最佳实践 · 伦理与法规
课程总结前沿展望