轨迹预测技术现状 - 轨迹预测仍是自动驾驶核心模块 对下游规划控制至关重要 可提前识别潜在危险并优化行驶路线[1] - 当前VLA方案不稳定 多数量产仍依赖两阶段或类端到端架构 轨迹预测模块不可或缺[1] - 学术界研究热度持续 联合预测/多智能体预测/Diffusion模型等方向在顶会占据重要地位[1] 扩散模型技术突破 - 扩散模型通过逐步去噪实现复杂分布生成 在轨迹预测中显著提升多模态建模能力[2] - Leapfrog Diffusion Model采用可训练跳跃初始化器 在NBA/NFL等数据集上加速19-30倍[2] - Mixed Gaussian Flow构建混合高斯先验 在UCY/ETH数据集达到SOTA性能[2][26] - MPMNet通过运动模式记忆库引导生成 提升轨迹多样性与合理性[2] 课程技术框架 - 融合扩散生成机制与社会交互建模 实现对目标点/环境因素的灵活控制[3][6] - 使用ETH/UCY/SDD等公开数据集验证 对比LED/MGF等主流方法[3][24] - 提供预处理脚本与baseline代码 包括LED/SingularTrajectory等开源框架[25] 课程体系设计 - 12周科研+2周论文指导+10周维护期 覆盖选题/实验/写作全流程[12][35] - 包含CVPR/NeurIPS等顶会论文精讲 如LED(CVPR 2023)/MGF(NeurIPS 2024)[26] - 采用"2+1"师资模式 名校导师授课+科研班主任全程督导[18][19] 学员培养目标 - 系统掌握扩散模型轨迹预测理论 形成完整知识体系[9] - 完成论文初稿产出 获得写作/投稿方法论[13][30] - 硬件要求16GB内存+4GB显存GPU 需熟悉PyTorch框架[14][16] 教学实施方案 - 每周1-1.5小时专题课 从经典LSTM到扩散模型进阶[27][28] - 阶段产出包括研究idea确定/代码实现/论文撰写[27] - 设置先导课与基础测试 配备学术通识准备环节[22]