自动驾驶轨迹预测研究现状 - 端到端方案尚未普及 分层方案仍是主流 轨迹预测作为核心算法持续受到关注[1] - 多智能体轨迹预测面临行为不确定性和多模态性挑战 传统RNN/CNN/GNN方法存在局限[1] - 扩散模型在轨迹预测领域取得突破 显著提升多模态建模能力 如LED模型加速19-30倍[2] - MGF模型通过混合高斯先验优化多峰分布 在UCY/ETH数据集达到SOTA性能[2] - MPMNet创新性引入人类运动模式记忆库 增强轨迹生成的多样性[2] 课程技术框架 - 融合扩散生成机制与社会交互建模 支持目标点和环境因素条件控制[3] - 采用ETH/UCY/SDD等标准数据集 与LED/MGF等主流方法进行对比验证[3][20] - 提供预处理脚本和baseline代码 包括LED/SingularTrajectory等开源框架[21][22] - 重点解析CVPR2023-2024前沿论文 如跳跃扩散/混合高斯流等创新方法[23] 课程体系设计 - 12周科研+2周论文指导+10周维护期 覆盖选题/实验/写作全流程[9][30] - 2+1师资配置 名校教授+行业导师+科研班主任三重支持[16][17] - 前测-跟踪-反馈闭环机制 配备学员表现评估体系[18] - 阶段产出包括论文初稿/结业证书/推荐信等学术成果[19] 教学实施细节 - 每周1-1.5小时课程 包含经典方法/扩散模型/条件控制等14个模块[24][25] - 硬件要求16GB内存+4GB显存GPU 需掌握Python/PyTorch基础[12][15] - 强制完成课前阅读/作业/2小时课后自学 全勤要求严格[15] - 提供基础先修课 包含Linux开发/PyTorch调试等补充内容[14] 目标学员群体 - 本硕博学生及从业人员 需提升轨迹预测/diffusion领域研究能力[8] - 申请留学或求职者 需增强简历竞争力和论文产出[8] - 科研需求明确但缺乏系统方法 需完整论文写作指导[6][9]

端到端与轨迹预测研究价值 - 尽管端到端方案流行，但分层方案仍被广泛采用，轨迹预测作为核心算法仍是研究热点[1] - 行业持续关注联合轨迹预测和目标轨迹预测，相关学术会议和期刊保持高产出量[1] - 多智能体轨迹预测在自动驾驶、智能监控等领域具有关键应用价值，但面临行为不确定性和多模态性挑战[1] 扩散模型技术突破 - LeapfrogDiffusionModel(LED)采用可训练跳跃初始化器，实现19-30倍加速并在NBA/NFL等数据集提升精度[2] - MixedGaussianFlow(MGF)通过混合高斯先验匹配多峰分布，在UCY/ETH数据集达到SOTA性能[2] - MPMNet创新性使用运动模式记忆库引导扩散模型生成多样化轨迹[2] 课程技术体系 - 研究框架融合扩散生成机制、社会交互建模与条件控制机制[3] - 验证数据集覆盖ETH/UCY/SDD等主流基准，对比LED/MGF/SingularTrajectory等方法[3] - 预期产出包括算法框架、定量分析、可视化成果及高水平论文[3] 课程培养目标 - 构建轨迹预测知识体系，衔接理论知识与代码实践[6] - 提供论文创新思路到投稿的全流程支持，包含写作方法论与修稿指导[6] - 通过12周科研+2周论文指导+10周维护期实现论文初稿产出[9] 技术资源支持 - 提供ETH/UCY/SDD等预处理数据集及开源框架(LED/SingularTrajectory/MGF等)[20][21][22] - 重点论文覆盖CVPR 2023-2024最新成果，包括LED/MGF/MPMNet等创新模型[23] - 课程安排包含14周系统训练，涵盖扩散模型原理、社会交互建模到投稿全流程[24][25] 教学服务体系 - "2+1"师资配置(教授+行业导师+班主任)提供全周期学术支持[16][17] - 包含学前评估、个性化教学跟踪、学术复习等标准化流程[18] - 产出包含论文初稿、结业证书及推荐信(优秀学员)[19] 学员能力要求 - 需掌握Python/PyTorch及Linux开发基础，GPU配置要求16GB内存+4GB显存[10][12][15] - 学习强度要求每周1-2小时自学，按时完成作业并保持全勤[15] - 提供基础补齐课程(深度学习/PyTorch入门)支持零基础学员[14][26]