라즈베리파이와 파이토치로 인공지능 자율주행 자동차를 직접 만들어 보도록 안내하는 실습 중심의 안내서입니다. 이 책은 단순히 자동차를 움직이는 수준을 넘어, 카메라 영상 처리, 인공지능 학습, 데이터 수집, 모델 적용, 자율주행 구현까지 하나의 흐름으로 연결해 단계적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다.

1장에서는 자율주행 자동차의 개념과 구조를 이해하고, 라즈베리파이를 기반으로 자동차를 조립하고 개발 환경을 구축하는 방법을 다룹니다. 자동차의 하드웨어 조립 과정과 운영체제 준비, 원격 접속 설정, 가상환경 구성까지 차근차근 따라 할 수 있도록 설명합니다. 2장에서는 카메라와 서보모터를 제어하기 위한 라이브러리를 직접 만들어 보며 구조적인 이해를 돕습니다. 단순히 코드를 사용하는 것이 아니라, 실제 프로젝트에서 재사용 가능한 형태로 기능을 정리하고 확장하는 방법을 경험할 수 있도록 구성되어 있습니다. 3장에서는 LED, 버튼, 부저, DC 모터, 블루투스 통신 등 자동차에 필요한 다양한 기능을 실습하며 점점 더 완성도 있는 자동차로 발전시키는 과정을 다룹니다. 기능별 예제와 함께 실제 자동차 제어로 자연스럽게 연결되도록 구성하였습니다.

4장에서는 OpenCV를 활용해 이미지를 처리하고, 바코드와 QR 코드 인식, 색상 및 도형 검출 등의 시각 정보 처리 과정을 익힙니다. 이를 활용하여 특정 도형을 인식하고 따라가는 자동차 구현까지 확대하여 실습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 5장과 6장에서는 파이토치의 기본 개념을 익히고, 실제 자율주행에 사용할 데이터를 수집하고 처리하는 과정을 다룹니다. 데이터를 저장하고 전달하며, 학습을 위한 준비 과정을 경험할 수 있도록 구성하였습니다. 7장에서는 수집한 데이터를 이용해 실제 학습 모델을 생성하고 학습시키는 과정을 다룹니다. 학습 결과를 확인하고, 준비된 모델을 활용할 수 있는 형태로 정리합니다.

8장에서는 학습된 모델을 라즈베리파이에 적용하여 차선을 유지하며 주행하는 자율주행 자동차를 구현하는 과정을 설명합니다. 모델을 불러와 테스트하고, 실제 자동차의 조향과 속도 제어로 연결하여 자율주행을 완성해 나갑니다. 9장에서는 YOLOv8을 활용해 신호등, 보행자, 횡단보도와 같은 객체를 인식하고, 이를 자율주행에 결합하는 확장 내용을 다룹니다. 객체 인식 결과를 활용하여 자동차가 멈추거나 반응하도록 구현하는 과정을 통해 보다 현실적인 자율주행 시스템을 경험할 수 있도록 구성하였습니다. 이 책은 라즈베리파이, OpenCV, 파이토치, 객체 인식까지 하나의 프로젝트 안에서 순차적으로 학습할 수 있도록 설계되어 있으며, 학생, 메이커, 교육 현장, 그리고 인공지능 자율주행에 관심 있는 다양한 독자들이 활용할 수 있도록 구성된 실습형 안내서입니다.