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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VLA感知决策动作一体化工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶VLA的基本定义 · 发展脉络 · 感知决策动作一体化的核心思想与课程整…
课程导入VLA
02
自动驾驶基础
目标=SAE分级 · 传感器配置 · 坐标系
自动驾驶基础SAE
03
VLA范式解析
目标=视觉语言动作模型的概念 · 多模态大模型基础 · VLA与传统模块化方案的对比
VLA范式解析
04
感知基础
目标=相机 · 激光雷达 · 毫米波雷达数据表示
感知基础目标=相机
05
语言与视觉表征
目标=CLIP · ViT · 视觉化
语言视觉表征
06
动作空间建模
目标=离散动作 · 连续轨迹 · 控制量
动作空间建模目标=离散动作
07
VLA模型架构
目标=编码器-解码器 · Transformer · 扩散策略
VLA模型架构
08
感知决策动作一体化设计
目标=统一表征 · 端到端可微 · 联合训练
感知决策动作一体…目标=统一表征
09
数据工程
目标=多模态数据采集 · 标注 · 仿真数据生成
数据工程目标=多模态数据…
10
训练方法
目标=预训练 · 微调 · 模仿学习
训练方法目标=预训练
11
推理与部署
目标=模型压缩 · 量化 · 蒸馏
推理部署
12
安全与可解释性
目标=不确定性估计 · 故障降级 · 形式化验证
安全可解释性
13
仿真与测试
目标=CARLA · SUMO · 场景生成
仿真测试
14
实车集成
目标=传感器标定 · 时间同步 · 中间件
实车集成目标=传感器标定
15
案例实战一
目标=基于CARLA的VLA感知决策…
案例实战一CARLA
16
案例实战二
目标=城市NOA场景下的多模态VLA…
案例实战二NOA
17
案例实战三
目标=高速公路自动变道与超车中的VL…
案例实战三VL
18
案例实战四
目标=泊车场景的视觉语言动作模型设计…
案例实战四目标=泊车场景的…
19
常见问题一
目标=多模态对齐困难 · 模态缺失 · 传感器噪声与鲁棒性提升
常见问题一目标=多模态对齐…
20
常见问题二
目标=动作抖动 · 轨迹不平滑 · 长尾场景泛化与因果混淆
常见问题二目标=动作抖动
21
常见问题三
目标=训练不稳定 · 灾难性遗忘 · 仿真到现实迁移与域适应
常见问题三目标=训练不稳定
22
常见问题四
目标=实时性不足 · 内存瓶颈 · 算力受限与模型轻量化取舍
常见问题四目标=实时性不足
23
评估指标
目标=感知精度 · 决策合理性 · 动作安全性
评估指标目标=感知精度
24
工程化流程
目标=需求分析 · 架构设计 · 迭代开发
工程化流程目标=需求分析
25
合规与伦理
目标=自动驾驶法规 · 数据隐私 · 责任归属
合规伦理
26
前沿进展
目标=世界模型 · 具身智能 · 多智能体VLA
前沿进展目标=世界模型
27
综合提升一
目标=从模块化到端到端再到VLA的演…
综合提升一VLA
28
综合提升二
目标=构建可扩展的VLA训练 · 评测 · 部署一体化平台
综合提升二VLA
29
综合提升三
目标=面向量产的VLA系统设计 · 成本控制与团队协作
综合提升三VLA
30
课程总结与项目答辩
目标=知识体系回顾 · 开放问题 · 项目展示与未来学习路线
课程总结项目答辩