导航信息在自动驾驶中的应用 - 图商提供的导航信息SD/SD Pro已在多个量产方案中使用，为车辆提供车道、粗粒度路径点等全局与局部视野信息，其应用顺理成章 [2] - 导航模块的核心职责之一是提供参考线，这能极大减轻下游规划控制模块的压力，车辆只需在参考线基础上进行细化 [4] - 导航模块还负责提供规划约束与优先级、路径监控和重规划等功能 [5] - 具体应用包括：进行车道级的全局路径规划，搜索目标车道的最优车道序列；为行为规划提供明确语义指导，方便车辆提前准备变道、减速、让行等操作 [6] 端到端自动驾驶算法框架 - 在两段式框架中，导航信息输入到感知模型，输出导航路径，该路径再作为机器学习规划器的输入，用于预测自车行驶轨迹 [16] - 在一段式框架中，SD信息经过专用编码器编码后，与动静态信息一同作为输入，参与后续的模型优化 [20] - 一段式框架相比两段式能做到信息无损传递，因此在性能上更具优势 [30] 行业课程内容概述 - 课程聚焦自动驾驶端到端技术的落地应用，涵盖一段式、两段式、强化学习、导航应用、轨迹优化及量产经验分享 [23] - 课程由工业界算法专家联合开设，讲师为国内顶级一级供应商算法专家，拥有大模型、世界模型等前沿算法的预研和量产落地经验 [25] - 课程面向进阶学员，需自备算力在4090及以上的GPU，并具备BEV感知、视觉Transformer、强化学习等算法基础 [38] - 课程采用离线视频教学，配合VIP群答疑及三次线上答疑，学习周期预计三个月 [36] 课程核心章节大纲 - 第一章概述端到端任务，介绍感知模型一体化架构、规控算法学习化方案及开源数据集与评测方式 [28] - 第二章详解两段式端到端算法框架，包括其建模方式、感知与规划控制的信息传递，并通过PLUTO算法进行实战 [29] - 第三章讲解一段式端到端算法框架，介绍基于向量逻辑架构和扩散模型等多种方案，并深入学习VAD系列方法 [30] - 第四章专述导航信息的量产应用，涵盖主流导航地图格式、内容信息及其在端到端模型中的编码与嵌入方式 [31] - 第五章介绍自动驾驶中的强化学习算法，旨在弥补纯模仿学习的不足，使系统学习因果关系以实现泛化 [32] - 第六章进行神经网络规划器项目实战，重点涵盖基于扩散模型和自回归模型的模仿学习，并结合强化学习算法 [33] - 第七章讲解量产兜底方案——时空联合规划，介绍多模态轨迹打分搜索及轨迹平滑等后处理优化算法 [34] - 第八章分享端到端量产经验，从数据、模型、场景、规则等多视角剖析如何提升系统能力边界 [35]