端到端自动驾驶技术研究 - 现有端到端方法存在两个主要问题：BEV范式算力消耗大，预测与规划串联式设计忽略自车信息且两者均为多模态问题 [2] - 提出SparseDrive解决方案：采用稀疏场景表示的端到端方法，实现预测与规划并行处理 [2] - 技术贡献包括：探索稀疏场景表示、分层规划选择策略、在nuScenes数据集达到SOTA水平 [5] 模型架构与训练 - 主体结构沿用地平线Sparse系列思想，包含特征提取、对称稀疏感知、平行运动规划器等模块 [5] - 采用多任务损失函数：${\mathcal{L}}={\mathcal{L}}_{d e t}+{\mathcal{L}}_{m a p}+{\mathcal{L}}_{m o t i o n}+{\mathcal{L}}_{p l a n}+{\mathcal{L}}_{d e p t h}$ [9] - 训练分为两个阶段：stage1从头训练稀疏感知模块（SparseDrive-S：100 epochs，lr 4×10-4），stage2微调（10 epochs，lr 3×10-4） [10] 性能对比 感知能力 - SparseDrive-B在3D检测指标全面领先：mAP 0.496 vs UniAD 0.380，NDS 0.588 vs 0.498 [11] - 多目标跟踪表现：AMOTA 0.501（SparseDrive-B）显著优于UniAD 0.359，Recall达0.601 [11] - 在线建图能力：MAP 56.2（SparseDrive-B）超越VectorMapNet 56.1和MapTR 58.7 [17] 运动预测与规划 - 预测指标：minADE 0.60m（SparseDrive-B）优于UniAD 0.71m，MR 0.132 vs 0.151 [18] - 规划指标：平均L2误差0.58m（SparseDrive-B），碰撞率0.06%显著低于UniAD 0.61% [18][24] - 效率优势：SparseDrive-S推理速度9FPS，显存占用1294M，远优于UniAD的1.8FPS/2451M [20] 工业级课程体系 - 课程覆盖端到端算法全链路：从基础模块（感知/预测/规划）到完全端到端方案（UniAD/VAD/SparseDrive等） [34][46] - 实战内容包含环境配置、数据加载、核心代码解析及可视化，配套UniAD和PlanT算法完整实现 [35][36] - 目标受众：自动驾驶领域研究生、算法工程师及转行人员，需具备Python/PyTorch基础及GPU环境 [55][56]