自动驾驶预测与决策规划资源介绍:
SL自动驾驶预测与决策规划
自动驾驶预测决策技术旨在打造自动驾驶的大脑，建立自动驾驶系统理解世界、作出决策的能力。当前，预测决策技术是自动驾驶领域亟待突破的热点问题。对于密集的交互场景，比如匝道汇入场景、无保护左转场景、城中村骑行人行人交互场景等，准确理解其他交通参与者的意图并能在不确定性下进行自车决策是自动驾驶走向更广泛应用的关键所在。
资源目录:
自动驾驶预测与决策规划
├─ .DS_Store
├─ 第一章
│ ├─ 1.开课仪式-预测.pdf
│ ├─ 10.课程project介绍.mp4
│ ├─ 11.课程基础技能.mp4
│ ├─ 12.nuplan数据集准备.pdf
│ ├─ 2.课程交流群问题收集0228更新.pdf
│ ├─ 3.自动驾驶决策规划简介.pdf
│ ├─ 4.自动驾驶概述.mp4
│ ├─ 5.自动驾驶历史和背景.mp4
│ ├─ 6.自动驾驶级别和分类.mp4
│ ├─ 7.系统的组成和功能.mp4
│ ├─ 8.预测决策规划的重要性.mp4
│ ├─ 9.预测的经典方案.mp4
│ ├─ paper.zip
│ └─ 课程交流群问题收集_0308.pdf
├─ 第七章
│ ├─ 52-1章节介绍.mp4
│ ├─ 52-2编码方式：栅格化表示.mp4
│ ├─ 52-3编码方式：向量化表示.mp4
│ ├─ 52-4编码方式：基于点云.mp4
│ ├─ 52-5编码方式：基于transformer.mp4
│ ├─ 53编码方式小结.mp4
│ ├─ 54输出表达形式.mp4
│ ├─ 55场景级别预测和决策.mp4
│ ├─ 56长时预测.mp4
│ ├─ 57预测评价指标.mp4
│ ├─ 58-1Project 3数据驱动的预测.pdf
│ ├─ L7数据驱动的预测方法.pdf
│ └─ VectorNet_NuPlan.zip
├─ 第三章
│ ├─ 22.章节内容介绍.mp4
│ ├─ 23-1.规划问题引入.mp4
│ ├─ 23-2.Dijkstra算法.mp4
│ ├─ 23-3.A算法.mp4
│ ├─ 24-1.A及其在车辆规划中的应用.mp4
│ ├─ 24-2.Hybrid A算法及其在车辆规划中的应用.mp4
│ ├─ 25-1.Frenet坐标系.mp4
│ ├─ 25-2.mp4
│ ├─ 25-3.mp4
│ ├─ 26-1.mp4
│ ├─ 26-2.mp4
│ ├─ 27.mp4
│ ├─ Project2轨迹预测器和规划器.pdf
│ ├─ nuplan-devkit.rar
│ ├─ 第三章优秀作业分享-Mulholland.pdf
│ ├─ 第三章优秀作业分享-rev.pdf
│ ├─ 路径与轨迹规划.pdf
│ └─ 项目说明中的链接.txt
├─ 第九章
│ ├─ 65端到端自动驾驶引入.mp4
│ ├─ 66-1早期尝试.mp4
│ ├─ 66-2模仿学习.mp4
│ ├─ 66-3强化学习.mp4
│ ├─ 66-4多模态融合.mp4
│ ├─ 67-1模块化端到端UniAD.mp4
│ ├─ 67-2VAD系列.mp4
│ ├─ 67-3端到端系统评测.mp4
│ ├─ 67-4局限与挑战.mp4
│ ├─ 68-1多模态大模型对自动驾驶的启发.mp4
│ ├─ 68-2自动驾驶语言可解释性.mp4
│ ├─ 68-3自动驾驶文本数据集.mp4
│ ├─ 69-1基于场景文本特征的规划模型.mp4
│ ├─ 69-2场景特定特征对齐的规划模型.mp4
│ ├─ 69-3闭环多模态大模型.mp4
│ ├─ 69-4大模型特性探索及其局限与挑战.mp4
│ ├─ 70开放问题讨论.mp4
│ └─ L9 数据驱动前沿算法与发展趋势.pdf
├─ 第二章
│ ├─ 14.预测系统概述.mp4
│ ├─ 15.定速度预测.mp4
│ ├─ 16.定曲率预测.mp4
│ ├─ 17.短期预测VS长时预测 .mp4
│ ├─ 18.基于手工特征的意图预测.mp4
│ ├─ 19.基于模型的轨迹预测.mp4
│ ├─ L2 基于模型的预测方法.pdf
│ └─ Motion planning and decision-making for autonomous systems.pdf
├─ 第五章
│ ├─ 38-1为什么有了Planning还要decision-making.mp4
│ ├─ 38-2决策规划的一些思考.mp4
│ ├─ 39马尔科夫决策过程.mp4
│ ├─ 40-1价值迭代.mp4
│ ├─ 40-2价值迭代举例.mp4
│ ├─ 40-3策略迭代举例.mp4
│ ├─ 40-4小结.mp4
│ ├─ 41-1Alphago中的决策.mp4
│ ├─ 41-2Alphagozero中的决策.mp4
│ ├─ 42本章内容回复.mp4
│ ├─ 43safe RL.mp4
│ ├─ 44MPDM.mp4
│ └─ L5 决策过程 .pdf
├─ 第八章
│ ├─ 60本章内容简介.mp4
│ ├─ 61-1diffusion-ES.mp4
│ ├─ 61-2UniGen.mp4
│ ├─ 61-3生成模型方法总结.mp4
│ ├─ 62模仿学习.mp4
│ ├─ 63强化学习.mp4
│ └─ L8 数据驱动的规划方法.pdf
├─ 第六章
│ ├─ 46本章内容介绍.mp4
│ ├─ 47-1POMDP的思想以及与MDP的联系.mp4
│ ├─ 47-2POMDP的三种常规求解方法.mp4
│ ├─ 48EPSILON系统框架解读.mp4
│ ├─ 49MARC解析.mp4
│ ├─ 50直播答疑.mp4
│ └─ 不确定性感知的决策过程.pdf
└─ 第四章
├─ 30.本章节内容引言.mp4
├─ 31时空联合规划的基本概念.mp4
├─ 32-1三维时空地图的构建.mp4
├─ 32-2基于hybridAstar的时空联合规划.mp4
├─ 33-1迭代计算方法的流程.mp4
├─ 33-2参考轨迹与跟踪轨迹的规划.mp4
├─ 34-1语义时空走廊的轨迹生成框架.mp4
├─ 34-2时空走廊的生成.mp4
├─ 34-3基于优化的轨迹生成.mp4
├─ 35语义时空走廊规划代码的讲解.mp4
├─ EPSILON-master.zip
├─ spatiotemporal_semantic_corridor-master.zip
└─ 时空联合规划.pdf
