极市直播预告｜CVPR2025：端到端自动驾驶中的多模态轨迹生成

主要观点总结

极市平台第137期线上分享，邀请了中国科学院自动化研究所的硕士生邢泽斌，介绍其团队在CVPR 2025中的工作“GoalFlow: Goal-Driven Flow Matching for Multimodal Trajectories Generation in End-to-End Autonomous Driving”。分享内容包括轨迹规划的多模态特性、传统方法的不足以及新方法的探索。直播信息、嘉宾介绍、分享大纲和参与方式也一并介绍。同时提及极市平台的历史分享和回顾。

关键观点总结

关键观点1: 极市平台线上分享邀请嘉宾介绍

极市已邀请超过100位技术大咖嘉宾分享，本期嘉宾为邢泽斌，介绍其团队在自动驾驶场景中的研究工作。

关键观点2: 论文和工作介绍

邢泽斌团队的工作聚焦于自动驾驶场景中的轨迹规划多模态特性，提出GoalFlow方法，通过构建目标点词表和评估机制，以及引入流匹配来建模轨迹。此方法可以缩短推理步数并产生高质量轨迹。

关键观点3: 分享内容和议程

分享内容包括端到端自动驾驶与多模态轨迹生成、扩散模型和流匹配模型的对比、基于目标点的流匹配引导以及Demo展示。

关键观点4: 参与方式和往期回顾

提供分享参与方式，并回顾极市平台的历史分享和计算机视觉前沿资讯。

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