• 学习时长

    9周/建议每周至少6小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

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  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温故知新

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支持花呗分期

  • 第1章: 自动驾驶决策规划简介
  • 第1节: 自动驾驶概述
  • 第2节: 自动驾驶的历史和背景
  • 第3节: 自动驾驶级别和分类
  • 第4节: 自动驾驶系统的组成和功能
  • 第5节: 预测决策规划的重要性
  • 第6节: 预测经典方案
  • 第7节: 课程Project介绍
  • 第8节: 课程基础技能
  • 第9节: Project 1: nuPlan数据集准备
  • 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: 场景级别预测和决策
  • 第4节: 长时预测
  • 第5节: 预测的评价指标
  • 第6节: 实验 3:基于数据驱动的预测

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