以下摘錄一些章節(jié)片段：

1. 概論

自動駕駛系統(tǒng)的認(rèn)知中有一些模糊的地方，比如自動駕駛系統(tǒng)如何定義的問題，自動駕駛的研發(fā)為什么會有那么多的子模塊，怎么才算自動駕駛落地等等。本章想先給讀者一個概括介紹，了解自動駕駛的分級方法，搞清楚自動駕駛的模塊化開發(fā)和端到端學(xué)習(xí)開發(fā)的區(qū)別，以及都有哪些自動駕駛的應(yīng)用場景。

本章1.1介紹自動駕駛的分級系統(tǒng)，1.2簡介系統(tǒng)的模塊化結(jié)構(gòu)和開發(fā)方法，而1.3是不常用的端到端的系統(tǒng)開發(fā)思路， 1.4介紹自動駕駛的落地場景分類，最后1.5引入數(shù)據(jù)閉環(huán)這個開發(fā)平臺概念。

關(guān)于數(shù)據(jù)閉環(huán)的介紹：
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2. 基礎(chǔ)理論

自動駕駛系統(tǒng)的開發(fā)需要掌握一些專業(yè)知識，最根本的是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，此外還需要有計算機(jī)視覺和圖像處理的基礎(chǔ)，也涉及一些數(shù)值計算和優(yōu)化算法的知識。

該章無法深入地對這些領(lǐng)域做詳細(xì)的介紹，只能是基本概念和算法的一個快速瀏覽，中間會抽取關(guān)鍵點進(jìn)行深入介紹。如果真正想全面學(xué)習(xí)和掌握這些知識，還需要閱讀專門的論文和著作。

首先2.1介紹計算機(jī)視覺的框架，重點取幾個關(guān)鍵點進(jìn)行分析，比如SIFT特征提取、攝像頭的標(biāo)定、運動估計和運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SFM），其實另外一些模塊，比如立體視覺（stereo vision）、單目形狀重建（shape from X）還有目標(biāo)檢測/識別/跟蹤/分割，都會在第5章感知中重點介紹，這里不再重復(fù)；2.2簡介圖像處理理論，特別分析兩種圖像去噪的算法，即雙邊濾波（BLF，Bilateral filtering）和非鄰域均值（Non-local Means，NLM）濾波；2.3是優(yōu)化理論一覽，特別討論了兩種常見的非線性LS方法，G-N法和L-M法；2.4概述機(jī)器學(xué)習(xí)的理論，重點介紹常用的支持向量機(jī)和隨機(jī)森林；2.5對深度學(xué)習(xí)理論進(jìn)行了概述，其中對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和Transformer重點討論。

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的一段討論：
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3. 硬件平臺

自動駕駛汽車相比于傳統(tǒng)汽車的主要區(qū)別在于其裝備有大量新傳感器和支持自動駕駛算法的強(qiáng)大計算硬件。這里討論的自動駕駛硬件平臺主要包括有車體控制部分、線控地盤、傳感器和計算平臺。

另外，隨著“軟件定義汽車（SDV）”的大潮，電子電氣架構(gòu)（EEA）也出現(xiàn)了新的演進(jìn)和發(fā)展，包括滑板底盤的出現(xiàn)。而智能汽車的發(fā)展，包括智能駕駛汽車，順應(yīng)了當(dāng)今汽車“新四化”（電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化和共享化）的變革趨勢，也推動計算機(jī)技術(shù)、通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能和大數(shù)據(jù)云計算等在汽車產(chǎn)業(yè)的深入應(yīng)用。

本章3.1介紹傳感器，即攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、慣導(dǎo)（IMU）、導(dǎo)航系統(tǒng)（GPS）和車聯(lián)網(wǎng)（V2X），3.2是簡述車體控制，包括VCU/ECU/MCU、CAN總線、ESP和EPS，3.3主要討論目前的商業(yè)計算平臺，主要是幾家如Intel Mobileye的 EQ系列，Nvidia公司的Drive Xavier和Orin，TI 的TDA4VM和Qualcomm公司 的Ride，3.4介紹線控底盤技術(shù)，3.5主要討論汽車電子電氣架構(gòu)的技術(shù)。

關(guān)于激光雷達(dá)的缺點片段：

關(guān)于雷達(dá)的分析片段：

關(guān)于雷達(dá)新技術(shù)的討論片段：

4. 軟件平臺

隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，有更多的軟件公司投入到自動駕駛軟件平臺的開發(fā)，比如Nvidia的商用化產(chǎn)品DriveWorks，以及百度開源的阿波羅。

當(dāng)今汽車智能化的大趨勢下，“軟件定義汽車”成為產(chǎn)業(yè)共識。相較于傳統(tǒng)汽車，智能汽車的目標(biāo)是創(chuàng)造全新的駕駛體驗，這也是形成差異化的關(guān)鍵。因此，軟件和算法逐步成為了汽車產(chǎn)業(yè)的競爭核心要素，同時車輛制造的門檻也由從前的上萬個零部件集成能力演變成將上億行代碼組合運行的能力。

隨著汽車電子電氣架構(gòu)（EEA）的演進(jìn)，智能汽車軟件架構(gòu)也漸漸從面向信號架構(gòu)（Signal-Oriented Architecture）向面向服務(wù)架構(gòu)（Service-Oriented Architecture）轉(zhuǎn)型升級。面向服務(wù)架構(gòu)（SOA）作為一種軟件設(shè)計方法和理念，具備接口標(biāo)準(zhǔn)化、松耦合、靈活易于擴(kuò)展等特點。

自動駕駛軟件平臺基本可分成以下三個層次：

l 系統(tǒng)軟件，由硬件抽象層、OS 內(nèi)核和中間件構(gòu)成；
l 功能軟件，包括自動駕駛通用框架、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊、傳感器模塊以及相關(guān)中間件；
l 應(yīng)用軟件，包括算法和應(yīng)用，支持智能座艙以及自動駕駛（包括感知、定位、決策、規(guī)劃和控制執(zhí)行等）。

當(dāng)今在汽車軟件平臺開發(fā)中，最有名的是AUTOSAR聯(lián)盟，它提出了一個開源的軟件開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)。在傳統(tǒng)軟件開發(fā)V-模型基礎(chǔ)上，汽車軟件設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)aSPICE以及著名的功能安全標(biāo)準(zhǔn)ISO 26262，都提出了各自的軟件開發(fā)流程。

下面詳細(xì)地討論自動駕駛軟件平臺的問題。4.1介紹汽車行業(yè)的軟件架構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)AUTOSAR，4.2軟件開發(fā)過程中著名的V-模型，4.3簡述一個汽車軟件設(shè)計流程標(biāo)準(zhǔn)aSPICE，4.4介紹著名的安全標(biāo)準(zhǔn)ISO 26262定義的軟件開發(fā)流程，4.5是Nvidia開發(fā)的自動駕駛軟件框架DriveWorks，而4.6分析自動駕駛采用的操作系統(tǒng)平臺， 4.7介紹一下自動駕駛云平臺，最后4.8介紹DevOps和MLOps。

關(guān)于中間件的介紹片段：
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關(guān)于模型訓(xùn)練的并行分布式介紹片段：
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