【摘要】搭建了面向智能驾驶的深度学习综合实验平台。平台包括基于Coppelia Sim的智能驾驶虚拟仿真系统和基于英伟达Jetson Nano嵌入式小车的交通沙盘实物系统。基于该平台设计的实验方案，涉及了深度学习主要知识点，实现了智能驾驶若干子场景，采用了边缘人工智能常用方案“云端训练+边缘推断”。基于上述虚拟仿真系统，建模并训练实现了深度强化学习Q值网络、卷积神经网络、循环神经网络等多种类别神经网络。实物系统测试结果表明，该平台基于上述神经网络能够有效实现车道保持、交通标志牌识别、语音控制等智能驾驶场景。学生可利用该平台自主搭建需要的场景，接入不同类型的神经网络，实现其他智能驾驶功能，并完成深度学习相关算法的测试和评估。