自动驾驶4D自动标注技术 核心观点 - 自动驾驶数据闭环中4D自动标注（3D空间+时间维度）成为行业核心竞争力，需解决时空一致性下的多任务标注（动态障碍物、静态元素、OCC、端到端标注）[1] - 自动标注算法（auto-labeling）是高精度真值生成的核心，可突破车端算力限制，利用全时序数据优化结果，并挖掘corner case指导模型训练[1] - 行业痛点包括多传感器标定同步、跨传感器遮挡处理、算法泛化性、标注结果质量筛选及自动化质检[2] 技术难点 - 时空一致性要求：复杂场景下动态目标跨帧追踪易断裂（遮挡、形变、交互行为影响）[3] - 多模态数据融合：需同步激光雷达、相机、雷达数据，解决坐标对齐、语义统一和时延补偿[3] - 动态场景泛化：交通参与者突发行为（变道、急刹）及环境干扰（光照、恶劣天气）增加模型适应性挑战[3] - 效率与成本矛盾：高精度标注依赖人工校验，海量数据导致周期长、成本高[3] 课程核心内容 动态障碍物标注 - 离线3D目标检测算法（数据增广、BEV/多帧时序融合方案）及CVPR 2024 SAFDNet实战[7] - 3D多目标跟踪算法（数据匹配、速度模型、轨迹生命周期管理、ID跳变优化）[7] 静态元素与SLAM重建 - 激光&视觉SLAM重建算法（Graph-based方法）及在全局道路信息提取中的应用[8][10] - 基于重建图的静态元素标注，避免单帧感知偏差[10] 通用障碍物OCC标注 - 真值生成流程：基于Lidar/视觉的方案、点云稠密化、跨传感器遮挡优化[11] 端到端真值生成 - 动态障碍物、静态元素、可行驶区域、自车轨迹全流程打通[12] - DrivingGaussian算法实战（闭环仿真技术）[12] 行业趋势与数据闭环 - 数据闭环架构分析及当前痛点（跨传感器/感知系统协同问题）[13] - 自动驾驶数据scaling law有效性探讨[13] 技术应用与人才需求 - 课程目标：培养4D自动标注全流程能力（算法研发、问题解决、竞争力提升）[18] - 目标人群：高校研究人员、企业技术骨干、转行数据闭环者（需具备深度学习、Transformer、PyTorch基础）[17][19]