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目前，自动驾驶的一个发展趋势就是智能化。随着人工智能的飞速发展及各种新型传感器的涌现，汽车智能化已成趋势，辅助驾驶功能的渗透率越来越高。这些功能的实现需要借助于摄像头、雷达、激光雷达等新增的传感器数据，其中视频处理需要大量并行计算。然而，传统处理器算力不足，而DSP擅长图像处理，对于深度学习却缺乏足够的计算性能。尽管GPU擅长训练，但耗电量较高，影响汽车的性能。因此从未来角度，本书认为定制化的ASIC必将成为主流。本书以自动驾驶的芯片设计为目标，来论述设计一个面向未来的自动驾驶SoC芯片的学术支撑和工程实践。
本书共13章。其中第1章主要介绍自动驾驶目前遇到的挑战和研究方向。第2～6章重点讲述环境感知以及规划控制方面的算法设计；第7～10章重点讲述深度学习模型的优化和深度学习芯片的设计；第11章和第12章重点讲述具有安全功能的自动驾驶软件架构设计；第13章介绍5G车联网。
本书适合有志于从事自动驾驶方面的大学本科生、研究生以及工程技术人员阅读。
