4月底马斯克闪电访华，作为目前最先进的自动驾驶系统，FSD（完全自动驾驶）入华几乎毫无悬念。
从热门的BEV、OCC算法、端到端技术，到新兴的多模态LLM等，自动驾驶或将迎来GPT时刻
。尤其是多模态与自动驾驶的结合，遍布论文宝藏idea！从多模态融合到多模态大模型，特为你准备了超多论文，自动驾驶方向同学必看！
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多模态24顶会/经典/前沿
论文
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「自动驾驶感知算法、多传感器融合、点云深度学习技术、在线地图及高精地图定位」，到模型部署「自动驾驶模型部署、规控与预测、毫米波雷达、自动驾驶仿真」等，
涵盖感知、决策和规划等内容，丰富易懂！
共8节课，约700分钟！
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感知、决策和规划
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8节自动驾驶系列必学课程
第1节 自动驾驶感知算法
▼ 最近真火啊！卷篇顶会就这个！
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视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）
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第2节：自动驾驶多传感器融合
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做这个工作好毕业!
第3节：自动驾驶点云深度学习
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不学这个等于没学！
第4节：自动驾驶高精地图
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做过才知道难在哪里！
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第5节：自动驾驶模型部署
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算法落地这个最重要！
第6节：规控与预测自动驾驶关键技术
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导论与基础知识：
介绍自动驾驶技术的基本概念、发展历程和应用场景，以及相关领域的基础知识。
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环境感知与感知模块：
讨论如何通过传感器获取车辆周围环境的信息，以及如何使用机器学习和计算机视觉技术对这些信息进行处理和分析。
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决策与规划算法
：介绍自动驾驶车辆如何基于环境感知的信息做出决策和规划路径，以及常用的决策算法和路径规划算法，如马尔科夫决策过程（MDP）、强化学习等。
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车辆控制与执行：
探讨自动驾驶车辆如何通过控制系统执行规划好的路径，包括车辆动力学模型、控制器设计、执行器（如转向系统、油门和刹车系统）控制等。
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场景预测与行为建模：
研究如何对周围车辆和行人的行为进行建模和预测。
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数据集与评估方法：
介绍自动驾驶领域常用的数据集和评估方法，如KITTI、Cityscapes等数据集，以及评估自动驾驶系统性能的指标和方法。
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安全性与道德问题：
探讨自动驾驶技术所涉及的安全性和道德问题。
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案例分析与实践项目：
结合实际案例和项目，深入了解自动驾驶技术的应用和挑战。
第7节：毫米波雷达必学的15个知识点
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毫米波雷达SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）
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第8节：自动驾驶仿真
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可是上了Nature封面了呢！
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自动驾驶仿真平台综述：CARLA、LGSVL、Apollo等
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如果你是cv方向/nlp方向/机器学习/深度学习及AI+金融、医疗、交通等方向的同学，需要
ccf a-c会议、sci一区-四区期刊、南大/北大核心论文，
都可以来研途（研梦非凡）匹配到合适的科研论文指导。
下面是我们根据本号粉丝需求，整理的自动驾驶方向，可指导的研究方向和现有idea！
自动驾驶研究方向
自动驾驶方向科研常用方法
