自动驾驶预测与决策：传统方法与深度学习方法

主要观点总结

文章介绍了自动驾驶3.0技术的特点和应用，以及相关的预测与决策规划的重要性。多家科技公司在自动驾驶领域落地3.0技术，并预研4.0端到端的智驾方案。文章还提到了自动驾驶预测与决策规划课程的相关内容和亮点。

关键观点总结

关键观点1: 自动驾驶3.0的技术特点

自动驾驶3.0采用BEV+transformer的技术路线，开启了以大数据、大模型为特征、数据驱动的自动驾驶时代。

关键观点2: 自动驾驶预测与决策的重要性

预测与决策是自动驾驶走向更广泛应用的关键所在，特别是在复杂场景下，准确理解其他交通参与者的意图并能在不确定性因素下进行自车决策至关重要。

关键观点3: 自动驾驶预测与决策规划课程的内容与亮点

课程系统讲解自动驾驶预测和决策的典型算法，详细分析预测决策的建模技巧和数据驱动方法，分享量产自动驾驶中的难点场景和潜在方案。

文章预览

随着大模型在自动驾驶行业的深入应用，华为、小鹏、特斯拉、元戎启行、大疆车载等纷纷落地3.0高阶智能驾驶技术，并在预研4.0端到端的智驾方案。那么何为自动驾驶3.0呢？ 与2.0最大的不同在于，自动驾驶3.0采用BEV+transformer的技术路线替代CNN为主导的深度学习路线，开启了以大数据、大模型为特征、数据驱动的自动驾驶时代。 基于BEV+transformer，行业开始研发无图智驾（mapless），开始探索端到端的4.0智驾技术的可行性（行业内更认可感知-预测-决策的端到端方案，后续再接入传统的运动规划+控制）。 图1 自动驾驶系统组成 不论是自动驾驶2.0，还是自动驾驶3.0、4.0，轨迹预测以及行为决策要解决的问题始终存在。比如，匝道汇入场景、无保护左转场景、城中村骑行与行人交互场景等，准确理解其他交通参与者的意图并能在不确定性因素下进行自 ………………………………