端到端自动驾驶与轨迹预测技术 - 端到端自动驾驶量产应用仍较少 多数公司沿用二段式端到端或模块化方法 轨迹预测仍是量产主流算法 [1] - 轨迹预测模型与感知模型融合训练即构成端到端系统 该领域研究热度持续 会议期刊相关论文产出量大 [1] - 多智能体轨迹预测需处理历史轨迹数据 预测未来运动 应用于自动驾驶/智能监控/机器人导航 面临行为不确定性和多模态挑战 [1] 扩散模型在轨迹预测中的应用突破 - 扩散模型通过逐步去噪生成复杂分布 在轨迹预测中显著提升多模态建模能力 [2] - LeapfrogDiffusionModel采用可训练跳跃初始化器 减少去噪步骤实现实时预测 在NBA/NFL/SDD/ETHUCY数据集上精度提升19-30倍 [2] - MixedGaussianFlow构建混合高斯先验 在UCY/ETH/SDD数据集达到最先进性能 [2] - PatternMemory-basedDiffusionModel通过聚类运动模式构建记忆库 引导生成多样化合理轨迹 [2] 课程体系与科研目标 - 课程聚焦扩散模型多智能体轨迹预测 包含12周科研+2周论文指导+10周维护期 预期产出算法框架/定量分析/高水平论文 [3][9] - 覆盖轨迹预测技术发展史 比较传统模型与生成式模型创新点 包含LSTM/SocialPooling/Graph-basedmodel等经典方法解析 [24] - 重点解析LED/MGF/SingularTrajectory/MPMNet等先进算法 涉及跳跃初始化/混合高斯先验/运动模式记忆等核心技术 [24] 技术资源支持 - 提供ETH/UCY/SDD等公开行人车辆轨迹数据集及预处理脚本 [20] - 开源LED/SingularTrajectory/MGF/MPMNet等基线代码框架供参考扩展 [21][22] - 必读论文包括CVPR2023跳跃扩散模型/NeurIPS2024混合高斯流等前沿成果 [23] 课程特色与学员收益 - "2+1"师资配置(教授+研究员+行业导师) 配备科研班主任全程督学 [16][17] - 学习周期包含学前测试/个性化指导/学术复习 提供论文初稿/结业证书/推荐信等产出 [18][19] - 学员可掌握扩散模型条件控制/社会交互建模/多模态不确定性处理等高级技术 [24]

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]

自动驾驶轨迹预测研究现状 - 端到端方案尚未普及 分层方案仍是主流 轨迹预测作为核心算法持续受到关注[1] - 多智能体轨迹预测面临行为不确定性和多模态性挑战 传统RNN/CNN/GNN方法存在局限[1] - 扩散模型在轨迹预测领域取得突破 显著提升多模态建模能力 如LED模型加速19-30倍[2] - MGF模型通过混合高斯先验优化多峰分布 在UCY/ETH数据集达到SOTA性能[2] - MPMNet创新性引入人类运动模式记忆库 增强轨迹生成的多样性[2] 课程技术框架 - 融合扩散生成机制与社会交互建模 支持目标点和环境因素条件控制[3] - 采用ETH/UCY/SDD等标准数据集 与LED/MGF等主流方法进行对比验证[3][20] - 提供预处理脚本和baseline代码 包括LED/SingularTrajectory等开源框架[21][22] - 重点解析CVPR2023-2024前沿论文 如跳跃扩散/混合高斯流等创新方法[23] 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[9][30] - 2+1师资配置 名校教授+行业导师+科研班主任三重支持[16][17] - 前测-跟踪-反馈闭环机制 配备学员表现评估体系[18] - 阶段产出包括论文初稿/结业证书/推荐信等学术成果[19] 教学实施细节 - 每周1-1.5小时课程 包含经典方法/扩散模型/条件控制等14个模块[24][25] - 硬件要求16GB内存+4GB显存GPU 需掌握Python/PyTorch基础[12][15] - 强制完成课前阅读/作业/2小时课后自学 全勤要求严格[15] - 提供基础先修课 包含Linux开发/PyTorch调试等补充内容[14] 目标学员群体 - 本硕博学生及从业人员 需提升轨迹预测/diffusion领域研究能力[8] - 申请留学或求职者 需增强简历竞争力和论文产出[8] - 科研需求明确但缺乏系统方法 需完整论文写作指导[6][9]

端到端与轨迹预测研究价值 - 尽管端到端方案流行，但分层方案仍被广泛采用，轨迹预测作为核心算法仍是研究热点[1] - 行业持续关注联合轨迹预测和目标轨迹预测，相关学术会议和期刊保持高产出量[1] - 多智能体轨迹预测在自动驾驶、智能监控等领域具有关键应用价值，但面临行为不确定性和多模态性挑战[1] 扩散模型技术突破 - LeapfrogDiffusionModel(LED)采用可训练跳跃初始化器，实现19-30倍加速并在NBA/NFL等数据集提升精度[2] - MixedGaussianFlow(MGF)通过混合高斯先验匹配多峰分布，在UCY/ETH数据集达到SOTA性能[2] - MPMNet创新性使用运动模式记忆库引导扩散模型生成多样化轨迹[2] 课程技术体系 - 研究框架融合扩散生成机制、社会交互建模与条件控制机制[3] - 验证数据集覆盖ETH/UCY/SDD等主流基准，对比LED/MGF/SingularTrajectory等方法[3] - 预期产出包括算法框架、定量分析、可视化成果及高水平论文[3] 课程培养目标 - 构建轨迹预测知识体系，衔接理论知识与代码实践[6] - 提供论文创新思路到投稿的全流程支持，包含写作方法论与修稿指导[6] - 通过12周科研+2周论文指导+10周维护期实现论文初稿产出[9] 技术资源支持 - 提供ETH/UCY/SDD等预处理数据集及开源框架(LED/SingularTrajectory/MGF等)[20][21][22] - 重点论文覆盖CVPR 2023-2024最新成果，包括LED/MGF/MPMNet等创新模型[23] - 课程安排包含14周系统训练，涵盖扩散模型原理、社会交互建模到投稿全流程[24][25] 教学服务体系 - "2+1"师资配置(教授+行业导师+班主任)提供全周期学术支持[16][17] - 包含学前评估、个性化教学跟踪、学术复习等标准化流程[18] - 产出包含论文初稿、结业证书及推荐信(优秀学员)[19] 学员能力要求 - 需掌握Python/PyTorch及Linux开发基础，GPU配置要求16GB内存+4GB显存[10][12][15] - 学习强度要求每周1-2小时自学，按时完成作业并保持全勤[15] - 提供基础补齐课程(深度学习/PyTorch入门)支持零基础学员[14][26]

核心观点 - 提出"先推理，后预测"策略，从规划视角重构轨迹预测任务，显著提升预测置信度和准确性 [9][48] - 开发基于奖励驱动的意图推理器，结合QIRL框架实现可解释的行为意图推理 [6][9][24] - 引入Bi-Mamba增强的分层DETR-like解码器，有效捕捉轨迹序列依赖关系 [27][29][48] - 在Argoverse和nuScenes数据集上超越多个SOTA模型，minFDE6降低5-15% [34][36][38] 技术框架 意图推理模块 - 采用网格级图表示场景布局，定义GRT作为离散决策序列 [5][17] - 基于MaxEnt IRL构建QIRL框架，学习参与者特定奖励分布 [6][14][23] - 通过策略rollout生成多模态GRT，提供意图先验指导 [24][26] - 辅助S-T OGM预测头建模未来交互，提升特征融合 [25][41] 轨迹解码架构 - 分层设计：首先生成无锚点轨迹提议，再进行基于锚点的优化 [26][27] - 双向Bi-Mamba结构处理轨迹序列，双向CLS token增强特征融合 [29][42] - 模态自注意力模块促进多模态交互，避免模态坍塌 [31][43] - 整体采用编码器-解码器结构，集成场景编码与轨迹生成 [18][20] 实验结果 定量指标 - Argoverse1测试集：Brier score 0.5732（集成模型），优于HPNet(0.5912) [34][35] - Argoverse2验证集：minFDE6 0.528，长期监督版本(GRT-L)表现最佳 [36] - nuScenes数据集：minADE10 0.78，MR10 0.23，全面领先现有方法 [37][38] 消融研究 - 移除推理分支导致brier-minFDE6上升44%（2.879→1.602） [40] - Bi-Mamba比单向结构降低Brier score 1.5%（0.603→0.594） [42] - OGM模块贡献约6%的minFDE6提升（1.670→1.602） [40][41] 行业应用 - 验证了RL范式在驾驶行为建模的可行性，为VLA时代提供技术基线 [48][54] - 课程内容显示VLA算法工程师岗位薪资达40-70K，反映技术需求 [54][55] - 知识星球社区覆盖30+技术栈，4000+成员包含300+企业与机构 [59]

社交导航技术 - 社交导航指在人机共存环境中，机器人遵循社会规范执行导航任务，需避免碰撞并保持合适社交距离[2][4] - 该技术面临两大核心挑战：预建地图方法难以适应动态密集环境，现有RL方法存在短视决策和依赖全局信息问题[5] - 香港科技大学团队提出Falcon算法，通过融入轨迹预测实现长期动态避障，显著提升导航性能[6][7] Falcon算法架构 - 采用双模块设计：主策略网络(MPN)负责行动决策，时空预知模块(SPM)增强环境动态预测能力[15][18] - MPN引入社会认知惩罚(SCP)机制，包含障碍物碰撞/人类接近/轨迹阻碍三重惩罚项[16][19] - SPM结合轨迹预测与辅助任务(人类数量估计/位置跟踪/未来轨迹预测)，仅在训练阶段使用[20][21][25] 数据集创新 - 现有基准存在场景简化(最大自然人类数仅3-7人)、人类行为失真等局限性[9][12][24] - 新建Social-HM3D(844场景)和Social-MP3D(72场景)数据集，支持6人交互，采用真实3D扫描和自然行为模拟[10][24][26] - 新数据集动态调整人群密度，支持物体导航/图像导航等下游任务扩展[28] 算法性能表现 - 在Social-HM3D达到55.15%成功率(SPL 55.15%)，未训练过的Social-MP3D仍保持55.05%成功率[29][30] - 社交合规性优异：个人空间合规性(PSC)接近90%，人机碰撞率约42%[31] - 对比实验中，Falcon显著优于A*(成功率46.14%)、ORCA(38.91%)等传统方法[32] 技术突破点 - 未来感知算法优势：相比静态路径规划和实时感知方法，能主动预测轨迹并提前调整路径[39][40] - 轨迹预测辅助任务效果最显著，使成功率从40.94%提升至54.00%[41][42] - SCP与SPM协同作用，完整模型性能从53.63%提升至55.15%，并加速训练收敛[44][45][46]