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自动驾驶世界模型数据训练工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶世界模型数据训练工程的… · 核心概念 · 整体框架与产业价值
课程导入目标=自动驾驶世…
02
自动驾驶基础
目标=感知 · 预测 · 规划
自动驾驶基础目标=感知
03
世界模型基础
目标=世界模型定义 · 分类 · 发展脉络
世界模型基础目标=世界模型定…
04
数据训练工程概览
目标=数据采集 · 标注 · 存储
数据训练工程概览目标=数据采集
05
自动驾驶数据来源
目标=实车采集 · 路侧感知 · 仿真生成
自动驾驶数据来源目标=实车采集
06
传感器数据基础
目标=摄像头 · 激光雷达 · 毫米波雷达
传感器数据基础目标=摄像头
07
数据标注体系
目标=2D/3D目标检测 · 语义分割 · 车道线
数据标注体系D/3D
08
数据预处理
目标=去噪 · 去畸变 · 时间对齐
数据预处理目标=去噪
09
世界模型数据表示
目标=场景图 · BEV表示 · Occupancy Grid
世界模型数据表示目标=场景图
10
序列建模与时空数据
目标=视频序列 · 点云序列 · 轨迹序列的采样
序列建模时空数据
11
训练数据构建
目标=场景挖掘 · 长尾场景筛选 · 难例挖掘
训练数据构建目标=场景挖掘
12
数据质量与治理
目标=数据清洗 · 一致性校验 · 偏差检测
数据质量治理
13
世界模型架构
目标=VAE · GAN · Diffusion
世界模型架构VAE
14
生成式世界模型
目标=基于扩散模型 · 自回归模型 · 隐变量模型的场景生成与未来预测方法
生成式世界模型目标=基于扩散模…
15
预测式世界模型
目标=占用预测 · 轨迹预测 · 行为预测
预测式世界模型目标=占用预测
16
训练目标与损失函数
目标=重构损失 · 对抗损失 · 预测损失
训练目标损失函数
17
训练基础设施
目标=GPU/TPU集群 · 分布式训练 · 混合精度
训练基础设施GPU/TPU
18
数据加载与流水线
目标=Dataset · DataLoader · WebDataset
数据加载流水线
19
训练策略与调优
目标=学习率调度 · 批大小选择 · 正则化
训练策略调优
20
评估指标体系
目标=重建质量 · 预测精度 · 生成多样性
评估指标体系目标=重建质量
21
仿真与闭环验证
目标=CARLA · SUMO · nuPlan
仿真闭环验证
22
案例实战一
目标=基于nuScenes构建BEV…
案例实战一nuScenes
23
案例实战二
目标=基于Waymo Open Da…
案例实战二Waymo
24
案例实战三
目标=基于CARLA与扩散模型生成极…
案例实战三CARLA
25
常见问题与排错
目标=数据不平衡 · 过拟合 · 模式崩溃
常见问题排错
26
工程化与MLOps
目标=实验管理 · 模型注册 · 持续训练
MLOps工程化
27
安全与合规
目标=功能安全 · 预期功能安全 · 数据隐私
安全合规
28
前沿方向
目标=基础模型 · 多模态大模型 · 世界模型与端到端自动驾驶的融合趋势
前沿方向目标=基础模型
29
综合项目
目标=从数据采集到世界模型训练 · 评估与部署的完整端到端实战项目
综合项目目标=从数据采集…
30
课程总结与提升
目标=知识体系回顾 · 能力自评 · 进阶学习路径与职业发展建议
课程总结提升