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自动驾驶Driving Agent智能体工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶Driving Age… · 发展历程 · 核心价值
课程导入Driving
02
自动驾驶基础
目标=SAE自动驾驶分级 · 感知-决策-控制架构 · 关键传感器与执行器
自动驾驶基础SAE
03
智能体基础
目标=智能体定义 · 反应式与认知式智能体 · BDI模型
智能体基础目标=智能体定义
04
Driving Agent系统架构
目标=分层架构 · 端到端架构 · 混合架构
DrivingAgent
05
环境感知与场景理解
目标=目标检测 · 语义分割 · 车道线检测
环境感知场景理解
06
高精地图与定位
目标=高精地图要素 · 地图匹配 · GNSS/IMU/激光雷达定位
高精地图定位
07
预测与行为建模
目标=轨迹预测 · 交互感知 · 社会力模型
预测行为建模
08
决策规划基础
目标=路径规划 · 轨迹规划 · 行为决策
决策规划基础目标=路径规划
09
强化学习在Driving Agent中的应用
目标=MDP建模 · 值函数与策略梯度 · DQN
DrivingAgent
10
模仿学习与端到端驾驶
目标=行为克隆 · 逆强化学习 · DAgger
模仿学习端到端驾驶
11
大模型与Driving Agent
目标=视觉语言模型 · LLM推理 · 多模态融合
DrivingAgent
12
运动控制与执行
目标=PID控制 · 模型预测控制 · 横纵向控制
运动控制执行
13
仿真与测试
目标=CARLA · SUMO · LGSVL
仿真测试
14
数据集与基准
目标=KITTI · nuScenes · Waymo Open Dataset
数据集基准
15
多智能体协同驾驶
目标=V2X通信 · 车路协同 · 协同感知
多智能体协同驾驶V2X
16
安全与冗余设计
目标=功能安全ISO 26262 · 预期功能安全SOTIF · 冗余架构
安全冗余设计
17
伦理与法规
目标=电车难题 · 责任归属 · 数据隐私
伦理法规
18
案例实战一
目标=基于CARLA的Driving…
案例实战一CARLA
19
案例实战二
目标=基于强化学习的城市道路决策规划…
案例实战二目标=基于强化学…
20
案例实战三
目标=基于模仿学习的端到端驾驶模型构…
案例实战三目标=基于模仿学…
21
案例实战四
目标=基于大模型的场景理解与决策推理…
案例实战四目标=基于大模型…
22
案例实战五
目标=多智能体协同驾驶仿真与V2X通…
案例实战五V2X
23
常见问题与调试
目标=感知误检 · 规划震荡 · 控制延迟
常见问题调试
24
性能优化与部署
目标=模型压缩 · 量化 · 剪枝
性能优化部署
25
数据闭环与持续学习
目标=数据采集 · 自动标注 · 难例挖掘
数据闭环持续学习
26
人机交互与接管
目标=HMI设计 · 驾驶员监控 · 接管请求
人机交互接管
27
综合提升一
目标=从模块化到端到端再到智能体的技…
综合提升一目标=从模块化到…
28
综合提升二
目标=Driving Agent的评… · 鲁棒性测试与对抗攻击防御
综合提升二Driving
29
综合提升三
目标=前沿研究方向 · 开源生态 · 职业发展路径与项目选题建议
综合提升三目标=前沿研究方…
30
课程总结与项目答辩
目标=知识体系回顾 · 实战项目展示 · 评审标准与持续学习资源
课程总结项目答辩