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自动驾驶预测与决策规划
第52任务： 【视频】编码方式：向量化表示
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任务列表
第1任务： 【资料】丁文超老师高引用论文合集
第2任务： 【文档】开课仪式
第2任务： 课程交流群问题收集3.8（持续更新中）
第3任务： 【课件】自动驾驶决策规划简介
第4任务： 【视频】自动驾驶概述
第5任务： 【视频】自动驾驶历史和背景
第6任务： 【视频】自动驾驶级别和分类
第7任务： 【视频】系统的组成和功能
第8任务： 【视频】预测决策规划的重要性
第9任务： 【视频】预测的经典方案
第10任务： 【视频】课程Project介绍
第11任务： 【视频】课程基础技能
第12任务： nuPlan数据集准备
第13任务： 【课件】nuPlan数据集介绍与快速⼊门
第13任务： 【视频】nuPlan数据集介绍与快速入门
第14任务： 【课件】基于模型的预测方法
第14任务： 【资料】Wenchao Ding Thesis.pdf
第15任务： 【视频】预测系统概述
第16任务： 【视频】定速度预测
第17任务： 【视频】定曲率预测
第18任务： 【视频】短期预测VS长时预测
第19任务： 【视频】基于手工特征的意图预测
第20任务： 【视频】基于模型的轨迹预测
第21任务： 【课件】路径与轨迹规划
第22任务： 【视频】章节内容介绍
第23任务： 【视频】规划问题引入
第23任务： 【视频】Dijkstra算法原理
第23任务： 【视频】A star算法
第24任务： 【视频】A star在车辆规划中的应用
第24任务： 【视频】Hybrid A star及其在车辆规划中的应用
第25任务： 【视频】Frenét坐标系
第25任务： 【视频】Cartesian坐标系与Frenét坐标系的位置变换
第25任务： 【视频】Cartesian坐标系与Frenét坐标系的其他物理量的转换
第26任务： 【视频】 贝尔曼Bellman最优性原理
第26任务： 【视频】高速与低速轨迹采样
第27任务： 【视频】基于优化的规划方法
第28任务： 项目说明中的链接
第28任务： 【说明】Project 2 轨迹预测器和规划器
第28任务： 【项目】nuplan-devkit.rar
第28任务： 【作业】Project2
第29任务： 第三章优秀作业分享-Mulholland
第29任务： 【文档】第三章作业思路分享-rev同学
第30任务： 【课件】时空联合规划
第31任务： 【视频】本章节内容引言
第32任务： 【视频】时空联合规划的基本概念
第33任务： 【视频】三维时空地图的构建
第33任务： 【视频】基于Hybrid A star的时空联合规划
第34任务： 【视频】迭代计算方法的流程
第34任务： 【视频】参考轨迹与跟踪轨迹的规划
第35任务： 【视频】语义时空走廊的轨迹生成框架
第35任务： 【视频】时空走廊的生成
第35任务： 【视频】基于优化的轨迹生成
第36任务： 【视频】语义时空走廊规划的代码讲解
第37任务： 【课件】决策过程
第38任务： 【视频】有了Planning，为什么还需要decision-making
第38任务： 【视频】决策规划的一些思考
第39任务： 【视频】马尔可夫决策过程
第40任务： 【视频】价值迭代
第40任务： 【视频】价值迭代举例
第40任务： 【视频】策略迭代举例
第40任务： 【视频】小结
第41任务： 【视频】AlphaGo中的决策
第41任务： 【视频】AlphaZero中的决策
第42任务： 【视频】本章内容回顾
第43任务： 【视频】Safe Reinforcement learning
第44任务： 【视频】Multipolicy Decision-Making
第45任务： 【课件】不确定性感知的决策过程
第46任务： 【视频】本章内容介绍
第47任务： 【视频】POMDP的思想以及与MDP的联系
第47任务： 【视频】POMDP的3种常规求解方法
第48任务： 【视频】EPSILON系统框架解读
第49任务： 【视频】MARC解析
第50任务： 【视频】5.22直播答疑
第51任务： 【课件】数据驱动的预测方法
第52任务： 【视频】章节介绍
第52任务： 【视频】编码方式：栅格化表示
第52任务： 【视频】编码方式：向量化表示
第52任务： 【视频】编码方式：基于点云或多模态输入的预测
第52任务： 【视频】编码方式：基于Transformer的方法
第53任务： 【视频】编码方式小结
第54任务： 【视频】输出表达形式
第55任务： 【视频】场景级别预测和决策
第56任务： 【视频】长时预测
第57任务： 【视频】预测评价指标
第58任务： 【说明】Project 3 数据驱动的预测
第58任务： 【代码】VectorNet_NuPlan.zip
第58任务： 【作业】Project3
第58任务： 【文档】第七章优秀作业分享
第59任务： 【文档】vectornet补充代码分享
第59任务： 【补充视频】VectorNet 模型实现讲解与实践
第60任务： 【课件】数据驱动的规划方法
第61任务： 【视频】本章内容介绍
第62任务： 【视频】生成模型：Diffusion-ES
第62任务： 【视频】生成模型：UniGen驾驶场景生成
第62任务： 【视频】生成模型方法总结
第63任务： 【视频】模仿学习
第64任务： 【视频】强化学习
第65任务： 【课件】数据驱动前沿算法与发展趋势
第66任务： 【视频】端到端自动驾驶引入
第67任务： 【视频】端到端自动驾驶的早期尝试
第67任务： 【视频】基于模仿学习的端到端系统
第67任务： 【视频】基于强化学习的端到端系统
第67任务： 【视频】多模态融合的自动驾驶
第68任务： 【视频】模块化端到端 UniAD
第68任务： 【视频】模块化端到端 VAD系列
第68任务： 【视频】端到端系统评测
第68任务： 【视频】端到端自动驾驶的局限与挑战
第69任务： 【视频】多模态大模型对自动驾驶的启发
第69任务： 【视频】自动驾驶语言可解释性
第69任务： 【视频】自动驾驶文本数据集
第70任务： 【视频】基于场景文本特征的规划模型
第70任务： 【视频】场景特定特征对齐的规划模型
第70任务： 【视频】闭环多模态大模型
第70任务： 【视频】大模型特性探索及其局限与挑战
第71任务： 【视频】开放问题讨论
