• 学习时长

    9周/建议每周至少6小时

  • 答疑服务

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  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温故知新

开课倒计时:
课程价格: 899.00

支持花呗分期

  • 第1章: 自动驾驶决策规划简介
  • 1:【课件】自动驾驶预测决策规划简介
  • 第1节: 自动驾驶概述
  • 免费 2:【视频】自动驾驶概述
  • 第2节: 自动驾驶的历史和背景
  • 免费 3:【视频】自动驾驶历史和背景
  • 第3节: 自动驾驶级别和分类
  • 免费 4:【视频】自动驾驶级别和分类
  • 第4节: 自动驾驶系统的组成和功能
  • 免费 5:【视频】系统的组成和功能
  • 第5节: 预测决策规划的重要性
  • 免费 6:【视频】预测决策规划的重要性
  • 第6节: 预测经典方案
  • 免费 7:【视频】预测的经典方案
  • 第7节: 课程Project介绍
  • 免费 8:【视频】课程Project介绍
  • 第8节: 课程基础技能
  • 免费 9:【视频】课程基础技能
  • 第9节: Project 1: nuPlan数据集准备
  • 第10节: nuPlan数据集介绍与快速入门
  • 第2章: 基于模型的预测方法
  • 第1节: 预测系统概述
  • 第2节: 定速度预测
  • 第3节: 定曲率预测
  • 第4节: 短期预测 VS长时预测
  • 第5节: 基于手工特征的意图预测
  • 第6节: 基于模型的轨迹预测
  • 第3章: 路径与轨迹规划
  • 第1节: 本章内容概述
  • 第2节: 基础知识扫盲:Dijkstra算法与A star算法(选修)
  • 第3节: 基于搜索的路径规划
  • 第4节: Cartesian坐标系与Frenét坐标系
  • 第5节: 满足Bellman最优性的路径规划
  • 第6节: 基于优化的轨迹规划
  • 第7节: Project 2:轨迹预测器与规划器
  • 第4章: 时空联合规划
  • 第1节: 本章内容概要
  • 第2节: 时空联合规划概念
  • 第3节: 基于搜索的时空联合规划方法
  • 第4节: 基于迭代计算的时空联合规划
  • 第5节: 基于时空走廊的轨迹规划方法
  • 第6节: 语义时空走廊规划的代码讲解
  • 第5章: 决策过程
  • 第1节: 本章内容引入
  • 第2节: 马尔可夫决策过程及其关键要素
  • 第3节: Value Iteration/Policy Iteration
  • 第4节: Alpha Go & Alpha Zero中的决策
  • 第5节: 本章内容回顾
  • 第6节: 自动驾驶的决策:Safe RL
  • 第7节: MPDM:简化的决策模型
  • 第6章: 不确定性感知的决策过程
  • 第1节: 本章内容引入
  • 第2节: 部分观测的马尔可夫决策过程
  • 第3节: EPSILON系统解析
  • 第4节: MARC规划框架
  • 第5节: 实验 3:耦合预测的决策框架
  • 第7章: 数据驱动的预测方法
  • 第1节: 多模态传感器信息表征
  • 第2节: 网络输出表征
  • 第3节: 网络结构设计
  • 第4节: 主流预测网络
  • 第5节: 实际案例研究
  • 第6节: 实验 4:基于数据驱动的预测
  • 第8章: 数据驱动的决策方法
  • 第1节: 数据驱动的决策方法概述
  • 第2节: 监督学习
  • 第3节: 非监督学习
  • 第4节: 模拟器和仿真环境的使用
  • 第5节: 实际案例研究
  • 第6节: 实验 5:基于数据驱动的决策

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