轨迹预测与行为规划工程指南 · 课程目录

01轨迹预测概述

什么是轨迹预测
为什么需要
自动驾驶角色
课程框架

02坐标系与状态表示

全局坐标系
车辆坐标系
Frenet坐标系
状态向量
状态转移

03传感器与数据预处理

激光雷达
毫米波雷达
相机数据
时间戳同步
坐标变换

04目标检测与跟踪基础

卡尔曼滤波
匈牙利匹配
目标ID管理
轨迹初始化

05运动学模型

恒定速度CV
恒定加速度CA
恒定转弯率CTRV
模型选择

06基于物理的预测方法

单目标外推
多假设跟踪
不确定性量化
物理约束

07基于网格的预测方法

占据网格地图
动态网格更新
概率预测
计算优化

08基于轨迹原型的预测

原型库构建
原型匹配
聚类分类
原型变形

09基于意图的预测方法

驾驶意图分类
意图轨迹关联
隐马尔可夫HMM
意图驱动预测

10基于交互的预测方法

社会力模型
交互感知预测
博弈论基础
纳什均衡

11基于学习的预测概述

深度学习应用
NuScenes/Waymo
ADE/FDE/Miss
评价指标

RNN
LSTM
GRU
序列到序列

13图神经网络

图结构表示
图卷积GCN
图注意力GAT
交互关系建模

14Transformer与注意力

自注意力机制
多头注意力
位置编码
轨迹Transformer

15生成式模型

VAE
GAN
扩散模型
轨迹生成

16多模态预测

多模态轨迹
概率分布建模
混合密度MDN
Top-K采样

17场景上下文编码

高精地图编码
车道图构建
交通规则编码
语义场景

18行为规划概述

预测与规划关系
层级结构
MDP/POMDP
决策框架

19有限状态机

状态定义转换
巡航/跟车/变道
超车状态
设计模式

20基于规则的行为规划

安全距离规则
速度控制规则
变道决策规则
规则冲突处理

21基于优化的行为规划

代价函数设计
约束条件建模
二次规划QP
实时性优化

22基于搜索的行为规划

A*算法
Dijkstra
状态空间离散
启发式函数

23基于采样的行为规划

RRT算法
PRM算法
概率完备性
路径平滑

24轨迹生成与优化

B样条曲线
五次多项式
最小jerk
平滑可行性

速度曲线生成
时间-速度剖面
加速度约束
舒适性优化

26预测与规划联合优化

不确定性传递
风险敏感规划
鲁棒优化
闭环仿真

27仿真与评估

SUMO/CARLA
AirSim
场景生成
A/B测试

28工程实践与部署

C++/Python混合
ROS/ROS2
实时性要求
硬件在环

29前沿趋势与挑战

端到端预测规划
大模型应用
V2X协同
开放场景泛化

30课程总结与项目实战

综合项目设计
常见问题解决
学习路径建议
行业资源推荐