自动驾驶4D自动标注技术 核心观点 - 4D自动标注（3D空间+时间维度）成为自动驾驶数据闭环的核心竞争力，需解决时空一致性下的多任务联合标注问题（动态障碍物、静态元素、OCC、端到端标注）[1] - 自动标注算法（auto-labeling）是高精度离线真值生成系统，可突破车端算力限制，实现全时序数据优化，并挖掘corner case指导模型训练[1] - 行业痛点包括：跨传感器标定/遮挡处理、算法泛化性、标注质量筛选、自动化质检等，直接影响数据闭环迭代效率[2] 技术难点 1. 时空一致性：需在连续帧中精准追踪动态目标轨迹，解决遮挡/形变导致的标注断裂[3] 2. 多模态融合：激光雷达/相机/雷达数据需同步处理坐标对齐、语义统一和时延补偿[3] 3. 动态场景泛化：交通参与者突发行为（急刹/变道）及恶劣天气增加标注模型适应性挑战[3] 4. 效率与成本：高精度标注依赖人工校验，海量数据导致周期长，自动化算法复杂场景精度不足[3] 课程核心内容 - 动态障碍物标注： - 涵盖离线3D检测（SAFDNet算法）、多目标跟踪（DetZero实战）、误漏检优化及数据质检[7] - SLAM重建： - 激光&视觉SLAM算法原理（Graph-based方案）及在静态标注中的应用[8][10] - OCC标注： - 基于Lidar/视觉的稠密化点云方案，优化跨传感器遮挡场景[11] - 端到端真值生成： - 一段式/两段式实现方案，整合动态障碍物/静态元素/自车轨迹，含DrivingGaussian闭环仿真实战[12] 行业趋势 - 数据驱动架构面临scaling law有效性验证，需解决跨传感器/感知系统协同问题[13] - 量产场景泛化要求覆盖不同城市/道路/天气数据，标注算法性能需持续优化[3] 技术应用价值 - 掌握4D自动标注全流程可提升算法研发能力，覆盖学术界（CVPR 2024算法）与工业界（特斯拉Occupancy Network等量产技术）前沿[7][11][18]