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本课程属于：088-VLM与VLA多模态智能驾驶工程 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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自动驾驶多模态表示学习工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶多模态表示学习的定义 · 发展脉络 · 工程价值
课程导入目标=自动驾驶多…
02
自动驾驶感知系统概览
目标=摄像头 · 激光雷达 · 毫米波雷达
自动驾驶感知系统…目标=摄像头
03
多模态数据基础
目标=图像 · 点云 · 雷达张量
多模态数据基础目标=图像
04
表示学习核心概念
目标=特征 · 嵌入 · 隐空间
表示学习核心概念目标=特征
05
深度学习基础回顾
目标=CNN · Transformer · GNN
深度学习基础回顾CNN
06
多模态融合架构
目标=早期融合 · 中期融合 · 晚期融合
多模态融合架构目标=早期融合
07
多模态对齐与对比学习
目标=CLIP · ImageBind · 跨模态对比损失
多模态对齐对比学习
08
自监督与预训练方法
目标=MAE · BEVFormer · UniAD
自监督预训练方法
09
鸟瞰图表示学习
目标=BEV特征构建 · 视角变换 · BEV编码器
鸟瞰图表示学习BEV
10
点云与图像融合表示
目标=点级 · 体素级 · BEV级融合方法
点云图像融合表示
11
雷达与视觉融合表示
目标=雷达点云稀疏性处理 · 4D雷达张量 · 雷达-相机关联与鲁棒融合方法
雷达视觉融合表示
12
时序多模态表示
目标=视频 · 点云序列 · 雷达序列的时序建模
时序多模态表示目标=视频
13
多模态表示中的几何与标定
目标=相机模型 · LiDAR-相机标定 · 外参优化
多模态表示几何
14
多任务学习与表示共享
目标=检测 · 分割 · 跟踪
多任务学习表示共享
15
多模态大模型与自动驾驶
目标=VLM · VLA · 世界模型
多模态大模型自动驾驶
16
生成式多模态表示
目标=扩散模型 · NeRF · 3D高斯泼溅在场景重建
生成式多模态表示目标=扩散模型
17
多模态数据工程
目标=数据采集 · 标注 · 清洗
多模态数据工程目标=数据采集
18
训练工程与优化
目标=分布式训练 · 混合精度 · 梯度累积
训练工程优化
19
模型压缩与部署
目标=量化 · 剪枝 · 蒸馏
模型压缩部署
20
评测与可解释性
目标=多模态表示评测指标 · 鲁棒性测试 · 对抗攻击
评测可解释性
21
案例实战一
目标=基于nuScenes的多模态3…
案例实战一nuScenes
22
案例实战二
目标=基于Waymo Open Da…
案例实战二Waymo
23
案例实战三
目标=语言引导的自动驾驶场景理解与多…
案例实战三目标=语言引导的…
24
案例实战四
目标=端到端自动驾驶中的多模态世界模…
案例实战四目标=端到端自动…
25
常见问题与陷阱
目标=模态缺失 · 时间不同步 · 标定误差
常见问题陷阱
26
工程化最佳实践
目标=代码结构 · 配置管理 · 实验追踪
工程化最佳实践目标=代码结构
27
前沿方向与论文精读
目标=多模态LLM · 具身智能 · 神经辐射场
前沿方向论文精读
28
综合项目设计
目标=从需求分析 · 数据准备 · 模型选型
综合项目设计目标=从需求分析
29
课程总结与知识体系
目标=核心概念回顾 · 方法对比 · 工程决策树与学习路径规划
课程总结知识体系
30
综合提升与拓展
目标=开放问题 · 伦理安全 · 跨领域迁移
综合提升拓展