行业技术趋势 - 轨迹预测在自动驾驶领域仍是主流算法 许多公司依然沿用二段式端到端或模块化方法而非一段式端到端[1] - 扩散模型在多智能体轨迹预测领域取得重大突破 通过逐步去噪实现复杂分布生成[2] - Leapfrog Diffusion Model采用可训练跳跃初始化器 在多个数据集上实现19-30倍加速并显著提升精度[2] - Mixed Gaussian Flow通过构建混合高斯先验匹配多峰分布 在UCY/ETH和SDD数据集达到最先进性能[2] - Pattern Memory-based Diffusion Model通过聚类人类运动模式构建记忆库 引导生成多样而合理的轨迹[2] 研究应用方向 - 多智能体轨迹预测根据多个交互主体历史轨迹预测未来运动 应用于自动驾驶、智能监控和机器人导航[1] - 研究融合社会交互建模与条件控制机制 实现对目标点和环境因素的灵活引导[3] - 在ETH、UCY、SDD等公开数据集进行实证验证 与LED、MGF、SingularTrajectory等主流方法系统比较[3] 技术发展痛点 - 人类行为具有不确定性和多模态性 使预测任务十分困难[1] - 传统方法依赖循环神经网络、卷积网络或图神经网络建模社会交互[1] - 生成模型如GAN和CVAE虽可模拟多模态分布但效率不高[1] 课程内容体系 - 课程提供ETH、UCY、SDD等公开行人或车辆轨迹数据集及预处理脚本[20] - 提供多个开源框架包括LED、SingularTrajectory、MGF、MPMNet等baseline代码[21][22] - 涵盖CVPR 2023/2024和NeurIPS 2024等顶级会议的最新论文[23] - 课程周期包含12周在线小组科研、2周论文指导和10周论文维护期[9][31] 教学方法特色 - 采用"2+1"式授课师资 配备名校教授、研究院和行业导师领衔授课[16][17] - 提供科研论文idea 每位学员均可获得导师准备的研究课题[9] - 包含全学习周期服务 从基础知识测试到学术通识准备再到后期报告指导[18] - 课程产出包括论文初稿、项目结业证书和推荐信[19]