目标：使用端到端的深度学习方法，根据车载摄像头的画面来判断如何打方向盘和踩油门。
参考论文：End to End Learning for Self-Driving Cars
收集数据：
汽车人为行驶时，其左中右三个摄像头、方向盘转向、油门、转向灯等数据都会通过其 CAN bus 传入处理器。而如今的汽车中基本都带有上述传感器帮忙训练神经网络；当汽车自动驾驶时，汽车根据中间摄像头传入的数据来操控方向盘等设备。
自动驾驶模拟器：
看起来很好玩的样子，有空看看源码了解下神经网络输出如何操控这些游戏。
图像处理：
- 亮度调整（适应白天、晚上、阴天、晴天等情景）
- 归一化
- 图像切割（去除地平线以上和车头部分的无关紧要的数据）
- 水平翻转（左转右转）
- 数据平衡（欠采样、过采样、给样本少的数据更大权重、合成新数据）