导航信息在自动驾驶中的应用与核心职责 - 导航信息SD/SD Pro已在许多量产方案上使用 提供车道、粗粒度路径点等信息 为车辆提供粗略的全局和局部视野 [2] - 导航模块的核心职责之一是提供参考线 这是下游规划与控制模块的强需求 能极大减轻规划压力 车辆只需在参考线基础上进行细化 [4] - 导航模块的另一核心职责是提供规划约束与优先级、路径监控和重规划功能 [5] 导航信息的具体功能与系统集成框架 - 导航信息能实现车道级的全局路径规划 搜索目标车道的最优车道序列 [6] - 导航信息能为行为规划提供明确的语义指导 方便车辆提前准备变道、减速、让行等操作 [6] - 在两段式系统框架中 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] - 在一段式系统框架中 导航信息经过专用编码器编码后 与动态、静态信息一起作为输入 参与后续的模型优化 [21] 端到端自动驾驶课程核心内容概述 - 课程重点聚焦落地 内容涵盖一段式、两段式、强化学习、导航应用、轨迹优化及量产经验分享 [24] - 课程第一章概述端到端任务 介绍主流的感知模型一体化架构和经典的规控学习化方案 并对开源数据集和评测方式进行详细说明 [29] - 课程第二章介绍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方式、优缺点 并通过经典算法进行实战 [30] - 课程第三章介绍一段式端到端算法框架 该框架可实现信息无损传递 性能通常优于两段式 涵盖基于向量逻辑注意力、扩散模型等多种方案 [31] - 课程第四章专门讲解导航信息的量产应用 包括主流导航地图的格式与内容 以及导航地图在端到端模型中的编码与嵌入方式 [32] - 课程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 让机器学习因果关系以实现更好的泛化能力 [33] - 课程第六章进行基于神经网络的规划器项目实战 重点介绍基于扩散模型和自回归模型的模仿学习算法 以及后续的强化学习算法 [34] - 课程第七章讲解量产中的兜底方案——时空联合规划 介绍多模态轨迹打分搜索、轨迹平滑等后处理算法 以确保输出轨迹的稳定可靠 [35] - 课程第八章分享端到端量产经验 从数据、模型、场景、规则等多个视角剖析如何选用合适工具与方法以提升系统能力边界 [36] 课程安排与面向人群 - 课程为小班教学 仅剩10个招生名额 [24][26] - 课程开课时间为11月30日 预计三个月结课 采用离线视频教学 配合VIP群答疑及三次线上答疑 答疑服务截止2026年11月30日 [37] - 课程面向进阶学员 建议学员自备算力在4090及以上的GPU 并熟悉自动驾驶BEV感知、视觉Transformer、端到端等常见算法 [39] - 课程章节按计划解锁 例如第一章于11月30日解锁 第二章于12月7日解锁 后续章节依次在12月14日、12月21日、12月30日、1月15日、2月10日、2月24日解锁 [38][40]