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本课程属于：114-自动驾驶数据集与Benchmark评测工程 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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轨迹预测数据集与Benchmark评测工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=轨迹预测的任务定义 · 核心挑战 · 数据集与Benchmark在工程中的…
课程导入目标=轨迹预测的…
02
轨迹预测基础
目标=轨迹表示方法 · 坐标系与地图表达 · 时间序列建模基础
轨迹预测基础目标=轨迹表示方…
03
数据集概览
目标=主流轨迹预测数据集分类（行人 · 车辆 · 多智能体）
数据集概览目标=主流轨迹预…
04
经典数据集详解
目标=ETH/UCY · SDD · Argoverse
经典数据集详解ETH/UCY
05
数据预处理
目标=轨迹清洗 · 缺失值处理 · 坐标对齐
数据预处理目标=轨迹清洗
06
特征工程
目标=历史轨迹特征 · 交互特征 · 地图语义特征
特征工程目标=历史轨迹特…
07
Benchmark评测体系
目标=评测指标（ADE · FDE · MR
Benchmark评测体系
08
评测指标深入
目标=平均位移误差 · 最终位移误差 · 负对数似然
评测指标深入目标=平均位移误…
09
基线模型与Benchmark
目标=从社会力模型 · LSTM · Social GAN到VectorN…
Benchmark基线模型
10
数据加载与工程实现
目标=PyTorch Dataset… · 批处理 · 多进程加载
数据加载工程实现
11
评测流程实战
目标=构建标准评测流水线 · 包括模型推理 · 结果保存
评测流程实战目标=构建标准评…
12
常见问题与陷阱
目标=数据泄漏 · 场景重叠 · 评测不一致
常见问题陷阱
13
案例实战一
目标=在ETH/UCY数据集上复现S…
案例实战一ETH/UCY
14
案例实战二
目标=在Argoverse数据集上使…
案例实战二Argoverse
15
案例实战三
目标=在nuScenes数据集上构建…
案例实战三nuScenes
16
多模态预测与评测
目标=多模态输出表示 · 多样性指标 · 模式选择策略与评测方法
多模态预测评测
17
交互建模与评测
目标=社会池化 · 图神经网络 · Transformer交互建模及其对…
交互建模评测
18
地图与场景理解
目标=HD地图编码 · 车道图神经网络 · 栅格化与向量化方法在评测中的表现
地图场景理解
19
不确定性建模与评测
目标=高斯混合 · 扩散模型 · 概率预测与校准评测方法
不确定性建模评测
20
跨数据集泛化评测
目标=域适应 · 迁移学习 · 跨数据集评测协议与挑战
跨数据集泛化评测目标=域适应
21
实时性与工程优化
目标=模型压缩 · 推理加速 · 边缘部署与评测效率优化
实时性工程优化
22
可视化与调试
目标=轨迹可视化 · 交互式调试工具 · 错误分析与案例研究
可视化调试
23
Benchmark工具链
目标=常用开源框架（如TrajPre… · Argoverse API · nuScenes devkit）的使…
Benchmark工具链
24
自定义数据集与Benchmark
目标=从数据采集 · 标注到评测协议设计的完整流程
Benchmark自定义数据集
25
综合项目一
目标=设计并实现一个完整的轨迹预测B…
综合项目一目标=设计并实现…
26
综合项目二
目标=针对特定场景（如拥挤行人 · 高速公路）优化模型并提升Benchm…
综合项目二目标=针对特定场…
27
前沿进展
目标=最新数据集 · 评测挑战 · 大模型与轨迹预测的结合趋势
前沿进展目标=最新数据集
28
伦理与安全
目标=隐私保护 · 数据偏见 · 评测公平性与安全部署考量
伦理安全
29
课程总结
目标=知识体系回顾 · 核心技能梳理 · 常见误区与持续学习建议
课程总结目标=知识体系回…
30
扩展与进阶
目标=研究方向 · 竞赛参与 · 论文复现与开源贡献指南
扩展进阶