简单的介绍下如何用卷积神经网络来实现模拟自动驾驶，事实上并不难，还是挺浅显易懂的。
Udacity专门为这门课程开发了一款小游戏，如图所示，类似于极品飞车吧，还挺好玩的，就是难度小了点：）
首先操作这辆汽车，类似于玩赛车游戏，过程中会事实记录你的照片，例如上图，以及照片对应的车辆角度。而后你的训练数据就是照片，目标就是角度。最后运行你的训练模型，得出车辆的角度，小车就自己跑起来拉。
最困难的并非模型的选择，卷积模型已经比较成熟了，而且有很多现成的模型可以选择，最困难的是在图像的预处理和数据的剪裁。以下分为图片识别、模型和数据选取分别来叙述。
一 图像预处理
人眼能完美的识别图像，但计算机能，显然不行的，图片在计算机里由像素组成，表现为一个数组，如下图所示：
而且图片长成这个样子
除了道路外还有其它信息，用什么才是用来判断角度的呢？是树木吗？还是天空，或者是土地，等等。虽然我们有深度学习网络，但也应该对图片进行一些剪裁。
1 翻转
我们的图片数据并不多，总共4000多幅，那么可以把图片做一下左右翻转，角度也同时翻转一下，这样就有8000多的数据了。
2 亮度
为了模拟现实中的真实情况，我们可以给图像加上亮度。同时，也可以让神经网络真正识别出有用的部分，这里有个例子，据说一次神经网络识别猫狗大赛，最后发现神经网络其实是通过背景来识别的，为了避免这种情况发生，我们需要加上一些噪音。
3 蒙板
同样，为了避免背景噪音干扰
4 缩放、裁剪
原图片太大了，包含的信息过多，直接使用的话会对机器性能造成非常大的负担，这里我把图片缩小了等比例缩小了四倍，而且事实上对最后结果并没有很大影响。
当然，还有很多其它的处理方法，比如用kera的图片预处理模块通过一张图片衍生出许多图片，如下图所示，都是第一张图片的变种。
二 卷积模型
NVIDIA在论文中给出了一个自动驾驶的模型，论文地址
https://arxiv.org/abs/1604.07316
有5层卷积，每一层卷积都是对图片递进的识别，比如第一层识别一个点，第二层某个元器件，第三层就是一个车门，第四层识别车辆，第五层识别路上的车辆....等等，之类。这里就不再详述，在第二篇也有详细介绍，大家可以去查查。
把数据塞到这个模型中，好拉，这样就玩起来了，开始训练，训练完后导入真实环境，小车跑起来。但并非如此简单，数据集本身存在一些问题，下面详细叙述。
三 数据集的迭代
首先用代码看了下角度的分布，结果角度分布是这样的
0角度这里一柱擎天：）其它角度基本看不到。车辆直行的太多，导致0角度太多，这个数据是不能直接拿来训练的，否则车辆会一直直行。
而后用代码做了一个random，0角度只读取一部分，将数据集调整成这个样子
好了，这样看起来就比较漂亮了，比较均匀，还有点类似正态分布，我们就采取这个测试集训练，训练完后正式跑模型，结果车撞墙了，如下图所示
在普通地面上都能正常行驶，但很不幸，撞到了黑墙上面，当时就想，是不是图片信息不够明确，为啥普通路段能行驶，黑墙就挂了？于是我灵机一动，将图片做了下HSV变换，
代码：cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2HSV)
图片：
而后继续训练，跑模型，完美通过黑路路段。但是，在一个尖锐的拐弯处，冲出弯道，到水里去了
回头看了下角度的分布，发现角度普遍比较小
所以又想是不是能够加入一些剧烈转弯的数据，于是我又运行模拟器，生成了一些角度比较大的数据，如下图所示
然后，跑起来！于是，我们的小车就能够完整的跑起来拉。
