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上周有企业做招聘的朋友和柱哥聊了聊,26年需要在重建方向投入一些HC,借这个机会,和大家盘一下GS在自驾业内的职位和需求。
对于重建来说,主要是用于测试的闭环仿真。闭环仿真的用途比较明确,对于一个离线的clip数据,用3DGS重建动静态元素,验证新模型在重建clip上的效果,是否可以预测合理的新轨迹,沿用新的轨迹能否正常行驶。
一般对应闭环仿真或场景重建的算法岗位,日常工作聚焦在:
一般公司需要5-20人的算法团队支撑闭环仿真中重建的优化。除此之外,在和其他小伙伴的交流过程中,我们发现云端的数据生产也有需求,比如BEV视角下的静态路面重建,即2DGS重建,可以应用到静态真值生产中,比如RoGS。最近小米的ParkGaussian把GS应用到泊车场景中。综合来说,每个方向都需要至少10人左右的算法团队规模支撑最基本的功能需求。
但这个领域太新了,几乎没有什么有效的学习资料,对于很多初学者来说是非常困难的。我们梳理3DGS的发展路线后,会找到一条比较明确的路线:静态重建3DGS → 动态重建4DGS → 表面重建2DGS → 场景重建混合GS → 前馈GS。
为此自动驾驶之心联合工业界算法专家开展了这门《3DGS理论与算法实战教程》!我们花了两个月的时间设计了一套3DGS的学习路线图,从原理到实战细致展开。全面吃透3DGS技术栈。

Chris:QS20 硕士,现任某Tier1厂算法专家,目前从事端到端仿真、多模态大模型、世界模型等前沿算法的预研和量产,参与过全球TOP主机厂仿真引擎以及工具链开发,拥有丰富的三维重建战经验。

第一章主要是课程的概述。很多刚入门的同学往往一头雾水,尤其是直接接触3DGS领域的同学。所以本章节先从计算机图形学的基础讲起,三维空间的隐式表达和显式表达、渲染管线、光线追踪、辐射场渲染都是什么,这些技术概念和3DGS的联系是什么。进一步老师会讲解3DGS常用的开发工具,像SuperSplat,点云初始化最常用的工具COLMAP以及业内现在主流的算法框架Gsplat。为了更好的让同学们入门,第一章设计了一个小作业,基于3D Real Car训练3DGS模型,进一步使用SuperSplat移除一些杂点。
第二章则正式进入到3DGS的原理和算法部分。整体上第二章的设计思路是带大家先打好基础,先详细梳理3DGS的原理部分及核心伪代码,接着讲解动态重建、表面重建、鱼眼重建和光线追踪的经典文章和最新的算法,由点及面层层深入。实战我们选取了英伟达开源的3DGRUT框架,适合大家学习和进一步科研。
第三章是自动驾驶仿真重建的技术讲解。目前网上的资料五花八门,很多同学没有办法高效筛选真正适合自己的学习内容。因此这个章节就聚焦在三篇工作上,浙大经典的Street Gaussian、上交OmniRe和浙大最新的Hierarchy UGP。实战我们选取了学术界和工业界使用最多的DriveStudio,方便大家后续扩展学习。
经过前三章的学习,我们梳理完了3DGS的理论基础和主流技术方向。所以在第四章,我们聚焦在3DGS重要的几个研究方向上:COLMAP的扩展、深度估计及Relighting。这个部分老师也会分享个人的理解,这些研究方向如何服务于工业界,学术界为什么值得探索,未来又将走势如何等等。
第五章老师和大家聊聊Feed-Forward 3DGS。前馈3DGS今年特别火,以往per-scene optimization的方法用起来实在不方便,所以feed-forward应运而生。这一章会先梳理一下feed-forward的发展历程和算法原理,接着讲解两篇最新的算法工作AnySplat和WorldSplat。
第六章我们会选择线上交流的形式,组织vip群内答疑。聊聊目前3DGS的岗位需求、行业的痛点以及一些开放性问题的讨论,学院们也有机会和老师深入交流。
课程开课时间:12.1号,预计两个半月结课。离线视频教学,vip群内答疑+三次线上答疑;

