这是一个非常典型的“PNC（规控）选手误入CV（计算机视觉）深水区”的课表。

作为PNC架构师，我必须敲醒你：李沐老师的课虽然是神课，但他是讲CV和NLP通用的。如果你全看，至少浪费50%的时间。 对于PNC算法岗，你的核心战场是“时序预测”和“决策逻辑”，而不是教车子怎么“看图”。

以下是基于PNC高薪Offer标准的剪裁版学习指南：

第一部分：绝对核心区 (必修 - 死磕)

优先级：S+ 理由：这是现代自动驾驶Prediction（预测）和End-to-End Planning（端到端规划）的基石。不懂这个，你只能做传统的规则代码，拿不到顶薪。

• 7月17日 - 7月18日：序列模型、RNN
  • PNC视角：把课程里的“文本/单词”自动脑补替换成“车辆历史轨迹点 (x, y, v, a)”。预测旁车未来3秒怎么走，本质上就是个语言模型（Next Token Prediction）。
• 7月25日：GRU、LSTM
  • 面试考点：LSTM怎么解决梯度消失的？在轨迹预测（Social-LSTM）里怎么用？
  • 要求：手写代码。弄懂Input/Output的维度。
• 8月7日：Seq2Seq、Encoder-Decoder、束搜索 (Beam Search)
  • PNC视角：这是轨迹生成的标准架构。输入过去5秒轨迹（Encoder），输出未来5秒轨迹（Decoder）。
  • 实战痛点：Beam Search用于生成多模态轨迹（比如预测前车可能直行，也可能左转，这是两条不同的Beam）。
• 8月8日：注意力机制 (Attention)
  • PNC视角：核心中的核心。用于处理交互 (Interaction)。比如：自车在规划时，应该关注左边的车还是右边的车？Attention Score告诉你答案。
• 8月14日 - 8月15日：Transformer、BERT
  • 判决：学死它。
  • 理由：现在的SOTA预测模型（如VectorNet, TNT）和端到端规划（UniAD）全是Transformer架构。面试必问 Self-Attention 的 $O(n^2)$ 复杂度怎么优化。

第二部分：上下游常识区 (选修 - 速通概念)

优先级：A 理由：PNC的输入是Perception发来的。你不需要会写检测算法，但你必须懂“输入数据”的特性，才能在规划层做鲁棒性处理（Safety Shield）。

• 6月27日：物体检测基础 (边缘框、锚框)
  • PNC视角：你需要懂 Bounding Box (bbox)。
  • 痛点：感知发给你的bbox经常会抖动（跳变）。如果你不懂IOU（交并比）和NMS（非极大值抑制），你就不知道怎么在规划层过滤这些噪声。
• 7月3日：YOLO vs R-CNN
  • PNC视角：只看实时性对比。
  • 考点：为什么车端常用YOLO（快，One-stage）而不用R-CNN？因为规控需要感知在30ms内给结果。
• 7月10日：语义分割
  • PNC视角：懂概念即可。
  • 理由：语义分割的输出就是PNC里的Costmap（代价地图）或可行驶区域 (Drivable Area)。你要知道这个东西是怎么来的，边缘为什么会不准。
• 8月21日：优化算法
  • PNC视角：SGD, Adam。虽然PNC主要用QP/SQP求解器，但深度学习优化器的思想（动量、梯度下降）对理解非凸优化有帮助。

第三部分：垃圾时间 (跳过 - 别浪费生命)

优先级：C (Direct Pass) 理由：这是CV算法岗或者Infra架构师的活，PNC看了没用。

• 6月19日：多GPU训练、分布式
  • 判决：[跳过]
  • 理由：除非你去搞自动驾驶云端训练平台。
• 6月20日：图像增广
  • 判决：[跳过]
  • 理由：这是感知的活。规划的增广是对轨迹做扰动，不是对图片做旋转/裁剪。
• 6月26日：Kaggle 图像分类实战
  • 判决：[跳过]
  • 理由：纯CV比赛，对PNC无加分。
• 7月11日：样式迁移 (Style Transfer)
  • 判决：[跳过]
  • 理由：那是搞滤镜App用的，车不需要画梵高风格的画。
• 7月4日：多尺度检测实现、SSD实现
  • 判决：[跳过]
  • 理由：实现细节太繁琐，面试不考规控人员手写SSD Loss。

导师的“一针见血”总结

你的学习路径应该是这样的：

1. 略过前面的CV卷积部分（知道卷积是提特征的就行）。
2. 空降到 7月17日 (RNN) 开始认真学。
3. 死磕 Transformer 及其变体。
4. 思维转换：每当李沐老师说“单词”时，你脑子里要自动替换成“(x, y)”；每当他说“句子”时，你替换成“轨迹”。

下一步建议： 学完 Transformer 后，不要去微调 BERT 做文本分类。 直接去找一篇自动驾驶轨迹预测的经典论文（比如 VectorNet 或 Trajectron++）的代码读一下，看看他们是怎么用 LSTM/Transformer 处理 (x,y) 坐标序列的。这才是把你学到的东西变现的唯一路径。

第一梯队：必刷，且要深挖 (★★★★★) 这部分直接对应PNC的核心算法逻辑，面试必考，工作中常用。

1. 图论 (Graph Theory) 地位： PNC的灵魂。

为什么刷： 全局路径规划（Global Routing）完全依赖图搜索。

重点题目类型：

BFS / DFS (广度/深度优先搜索)： 是一切搜索的基础。

最短路径 (Dijkstra / Floyd)： 必须滚瓜烂熟。

拓扑排序 (Topological Sort)： 处理任务依赖关系时偶尔用到。

(注：LeetCode上很少有直接的 A 题目，但你需要用 Dijkstra 的题去练习 A 的写法)

1. 数组 (Array) 地位： 基础中的基础。

为什么刷： 自动驾驶处理的是矩阵、栅格地图（Grid Map）、点云。

重点题目类型：

二维矩阵操作： 比如“矩阵旋转”、“岛屿数量”（本质是搜索）、“搜索二维矩阵”。

前缀和 (Prefix Sum)： 快速计算某段轨迹的累积代价。

1. 栈与队列 (Stack & Queue) -> 特指 优先队列 (Priority Queue) 地位： 路径规划加速器。

为什么刷： 图片里可能把“堆”归类在了这里。你需要精通 std::priority_queue（最小堆/最大堆）。

重点题目类型： Top K 问题、合并K个排序链表（类似多路归并）。这直接对应 A* 算法中 OpenList 的维护。

第二梯队：选刷，理解思想 (★★★) 这部分有助于解决特定子问题，或者优化性能。

1. 动态规划 (Dynamic Programming) PNC视角： 在PNC中，DP常用于速度规划（Speed Planning）。例如在 S-T 图（路程-时间图）上寻找一条代价最小的速度曲线，本质就是一个在一个网格中找最优路径的DP问题。

刷题策略： 不需要刷太偏太难的数学DP，重点刷“网格路径类”和“打家劫舍类”（相邻约束问题）。

1. 二叉树 (Binary Tree) PNC视角： 标准二叉树用得少，但空间划分树（KD-Tree, Octree）用得多。

刷题策略： 重点练习树的遍历（递归与非递归）、计算树的深度。这是为了让你理解如何在一个层级结构中快速查找数据。

1. 滑动窗口 / 双指针 (Two Pointers) PNC视角： 轨迹平滑和处理。

场景： 比如你需要检查一条长轨迹中，是否存在一段连续的曲率过大的点。这就是一个滑动窗口问题。

1. 贪心算法 (Greedy) PNC视角： 行为规划（Behavior Planning）中有时会用贪心策略做决策（先变道还是先加速？）。刷一些基础题保持脑子灵活即可。

第三梯队：可以直接跳过 / 浏览即可 (★) 这部分在PNC领域性价比极低，除非为了应付纯计算机类的通用面试，否则别浪费时间。

1. 字符串 (String)理由： 自动驾驶处理的是坐标 $(x, y, z, v, a)$，不是文本。除了简单的日志解析，你基本不会遇到“回文串”、“括号匹配”这种问题。

2. 链表 (Linked List)理由： 正如之前所说，链表内存不连续，对 Cache 不友好，在追求极致性能的 C++ PNC 代码中几乎被 std::vector 全面取代。面试手撕链表通常是为了考察指针操作能力，而不是因为工程中真这么用。会反转链表就行，别钻太深。

3. 单调栈 (Monotonic Stack) / 回溯算法 (Backtracking)理由：回溯： 也就是暴力穷举。自动驾驶要求 10ms-100ms 必须出结果，回溯的时间复杂度通常是指数级的，工程上不可接受（除非解空间极小）。单调栈： 太针对特定题目，通用性不强。

不看

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这篇文章深入解析了 PlanT、DIPP 和 PLUTO 三种自动驾驶 PnC 端到端方法，重点阐述了它们在 结构、创新点、损失函数和性能 上的特点，展示了该领域从 基于 Transformer 的特征学习 到 集成预测与可微分规划，再到 结合参考线、辅助 Loss 和对比学习 以超越传统规则方法的演进路线。Bold

位置编码

比如交通锥或其他障碍物，这个是用MLP进行编码，包含位置，朝向角，长宽

主车状态编码，为了避免先前主车根据历史信息外延就能得到GT的轨迹