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自动驾驶技术已成为当今数字化时代汽车行业的热点话题之一。随着技术的不断成熟，越来越多的车辆采用激光SLAM（即时定位与地图构建）和视觉SLAM技术，实现更高层次的智能网联汽车。SLAM技术在智能网联汽车中的应用是非常重要的，在实现智能网联汽车过程中扮演着核心角色。它通过激光雷达、深度相机以及其他传感器来感知周围环境，同时进行地图构建和定位，从而实现车辆的自主导航和环境感知。
本书对激光SLAM和视觉SLAM技术进行了系统介绍，并探讨了它们与智能网联汽车的关系。具体来说，本书详细阐述了SLAM技术在智能网联汽车中的应用现状、常用传感器及原理，探讨了多传感器融合、激光SLAM和视觉SLAM的原理及实战案例等，内容深入浅出，理论和实践相结合，非常适合初学者和有一定经验的从业者阅读。
除了SLAM技术本身外，本书还特别关注传感器在智能网联汽车中的重要性。激光雷达、深度相机以及毫米波雷达等传感器在智能网联汽车中扮演着关键角色，它们通过不同的原理实现对车辆周围环境的感知和识别。本书将介绍这些传感器的原理、应用场景以及多传感器融合的方法，以帮助读者更好地理解智能网联汽车系统的精度和鲁棒性。
本书还对深度学习在智能网联汽车SLAM技术中的应用进行了探讨，包括相机重定位、特征点的提取及匹配、视觉里程计、回环检测以及语义SLAM等方面。深度学习作为一种强大的人工智能技术，能够为智能网联汽车系统提供极大的帮助。我们将深入介绍这些应用，并展望智能网联汽车技术的发展前景和挑战。
本书为学生和相关从业者提供了一份理论与实践相结合的学习资料，内容覆盖了智能网联汽车技术的各个方面，包括传感器、控制系统、算法优化、安全性等。我们建议读者按照顺序逐章阅读，以确保对前置知识有充分的了解。
最后，希望本书能为智能网联汽车技术的繁荣发展做出贡献。我们期待与读者一起探讨智能网联汽车领域的精彩话题，并希望得到读者的反馈。
各位读者，如您在阅读过程中发现任何错误或有需要补充的内容，请通过yuanfeng_chen@hotmail.com与我们联系。
为方便读者进行算法实操，对于本书中所讨论的经典SLAM算法，我们通过https://gitee.com/junhuisirup/slamdaimashizhan给出了算法的镜像集合与操作说明。
感谢所有为本书提供支持和帮助的人，包括我们的家人、朋友、同事和编辑团队。
感谢杭州星矢投资管理有限公司、浙江华印数字科技有限公司、智识神工（上海）信息技术股份有限公司一直以来对本书的大力支持。