ADAS被誉为汽车产业与人工智能相结合的未来明珠，相关技术的运用和普及将极大改变人类交通出行的生活方式。国内外众多知名企业纷纷布局该产业并大力投入，面对未来的行业发展趋势和对相关人才的渴求，全球著名高校不约而同加快相关专业建设的步伐。

课程凝练业界对自动驾驶技术多年探索的已有成果，选择适合高等院校学生培养阶段的人工智能理论知识点，通过对汽车控制复杂系统的合理简化，经过较长时间的实践探索，逐步完善相关实验原理，简介如下：

（1）数据采集：通过车载摄像头收集车辆正常行驶的路况图像（作为训练数据），同时通过传感器收集驾驶员对汽车的实时操控（作为训练标签）形成机器学习的数据集；

（2）模型训练：建立CNN等计算机视觉为主导的神经网络模型，通过收集的数据集进行深度学习的训练，通过不断调整和优化网络参数和超参数以达到预期效果，实现人工智能的路况图像输入->汽车实时操控输出的自动驾驶目的。

（3）实践验证：将模型部署在车辆上实时运行，通过半人工监督的方式评估自动驾驶模型的效果。