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自动驾驶技术的发展日新月异，是少数的有可能在不久的将来给社会带来巨大变革的前沿技术。过去几十年在学界和业界的共同探索下，人工智能技术，特别是以深度学习为代表的机器学习取得了长足的发展，并推动自动驾驶技术在最近十几年内取得了前所未有的进步。但是全自动驾驶的实现还需要克服诸多技术、社会与法律的挑战。
本书章节的编排如图1.12所示，与自动驾驶技术研发流程相对应：依次介绍自动驾驶概论、自动驾驶系统软硬件基础、自动驾驶数据采集和预处理、自动驾驶神经网络模型、自动驾驶模型训练与调优以及智能小车模型部署与系统调试。
图1.12 章节编排
第1章：“看车”部分是全书内容的导读，总体介绍了自动驾驶的概念及行业发展。
第2章：“造车”部分讲述了汽车的传统基础结构和自动驾驶系统的基本框架，并结合教学用智能小车的特点，对其软硬件平台进行了总体介绍。
第3章：“开车”部分讲述了机器学习数据集的基础理论，包括数据集的清洗、处理与可视化，并结合教学用智能小车介绍了如何收集自动驾驶所需的数据并进行相应的处理。
第4章：“写车”部分讲述了涉及自动驾驶系统的机器学习、神经网络等基本理论，并结合教学用智能小车介绍了如何构建一个“端到端”的自动驾驶模型。
第5章：“算车”部分讲述了神经网络的学习过程、超参数的优化以及提升训练效率与推理效果的途径，并结合教学用智能小车介绍了如何将数据集用于自动驾驶模型的训练和优化。
第6章：“玩车”部分结合教学用智能小车介绍了如何部署、整合与调优模型，以及优化自动驾驶性能的一些方法。
本书力求对自动驾驶的研发流程进行较为全面的介绍，包括所涉及的基本原理和研发方法，但由于自动驾驶技术发展迅猛，本书无法为读者一一更新到最新的前沿技术，对此有兴趣的读者还请自行查阅资料。考虑到本书的受众基础，在具体技术实现上，选择了较为简单且容易实现的“端到端”神经网络模型作为教学用智能小车自动驾驶的软件核心，并以开放性思考的形式提出若干问题，希望读者能够在理解本书内容的基础上动手完成实践训练，在对自动驾驶技术形成基本体验的同时对自动驾驶技术本身的发展有所思考。