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]

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]