清华大学直播分享!扩散模型的联合规划模型为什么能问鼎nuPlan SOTA?

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清华大学联合毫末智行、自动化所、港中文、上海交大、上海人工智能实验室的发表于ICLR 2025的最新研究成果《Diffusion-based Planning for Autonomous Driving with Flexible Guidance》。该算法创新性地设计了基于 Diffusion Transformer 的自动驾驶规划模型架构,高效处理复杂场景输入,并联合建模周车运动预测与自车规划中的多模态驾驶行为,充分发挥扩散模型在闭环规划中的潜力,解决了现有基于学习的规划方法对后处理的严重依赖问题。此外,借助扩散模型的引导机制,模型在部署阶段能够灵活适应不同的驾驶需求,提高泛化能力与实用性。

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2501.15564
项目主页:https://zhengyinan-air.github.io/Diffusion-Planner/

今天自动驾驶之心很荣幸邀请到文章一作清华大学智能产业研究院在读博士生—郑一楠,为大家分享这篇ICLR 2025最新的工作Diffusion planner,视频录播会在第一时间上传至『自动驾驶之心知识星球』


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内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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