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1汇报人：AA2024-01-28机械类智能车辆工程专业综合概述

目录contents引言机械类智能车辆工程基础知识智能车辆关键技术智能车辆工程应用领域智能车辆工程发展趋势与挑战智能车辆工程专业人才培养

301引言

智能化交通系统发展01随着智能交通系统的快速发展，智能车辆工程作为其核心组成部分，对于提高交通安全性、缓解交通拥堵、降低能源消耗等方面具有重要意义。新能源汽车产业崛起02新能源汽车产业的快速发展为智能车辆工程提供了广阔的应用前景，推动了该专业的蓬勃发展。学科交叉融合03智能车辆工程涉及机械工程、电子工程、计算机科学、控制工程等多个学科的交叉融合，为培养跨学科创新人才提供了有力支撑。背景与意义

智能车辆工程的发展历程初级阶段早期的智能车辆研究主要集中在自动驾驶技术方面，如路径规划、障碍物识别等。发展阶段随着传感器技术、计算机视觉、深度学习等技术的不断发展，智能车辆工程逐渐实现了环境感知、决策控制等方面的突破。成熟阶段目前，智能车辆工程已进入产业化阶段，各大汽车厂商纷纷推出自己的智能驾驶汽车，同时相关法规和政策也在不断完善。

机械类智能车辆工程专业旨在培养掌握智能车辆工程领域相关基础理论和专业知识，具备解决复杂工程问题能力的高素质工程技术人才。专业定位本专业培养德智体美劳全面发展，适应社会主义现代化建设需要，掌握智能车辆工程领域相关基础理论和专业知识，具备解决复杂工程问题能力的高素质工程技术人才。毕业生应能够从事智能车辆工程领域的研究、设计、制造、测试、运维等工作，为推动智能交通系统的发展做出贡献。培养目标专业定位与培养目标

302机械类智能车辆工程基础知识

123包括机构学、机械动力学、机械零件设计等基础知识，为智能车辆工程提供机械结构方面的理论支撑。机械原理与设计涉及材料性能、力学分析、制造工艺等，确保智能车辆工程中所使用的材料和制造工艺符合设计要求。材料力学与制造工艺精密测量技术和仪器的使用对于智能车辆工程中各部件的精确制造和装配至关重要。精密测量与仪器机械工程基础

03车辆电子与电气技术涉及车辆电子控制系统、电气系统等方面的知识，为智能车辆的电子化、智能化提供技术支持。01车辆动力学与控制研究车辆在运动过程中的受力、运动规律以及控制方法，为智能车辆的行驶稳定性和操控性提供理论支持。02车辆设计与实验包括车辆总体设计、部件设计以及实验验证等环节，确保智能车辆的设计方案具有可行性和可靠性。车辆工程基础

智能控制技术基础自动控制原理研究控制系统的基本原理、稳定性和设计方法，为智能车辆的控制系统设计提供理论基础。人工智能与机器学习涉及人工智能算法、机器学习技术等，为智能车辆的自主驾驶、智能决策等提供技术支持。传感器与检测技术传感器和检测技术在智能车辆工程中具有重要地位，为车辆提供感知外界环境的能力，是实现自动驾驶等功能的关键技术之一。嵌入式系统与应用嵌入式系统在智能车辆工程中广泛应用于各个控制单元和执行器，是实现车辆智能化、网络化的重要技术基础。

303智能车辆关键技术

包括雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波等传感器，用于感知周围环境信息。传感器技术多传感器融合计算机视觉将不同传感器的数据进行融合，提高感知的准确性和鲁棒性。利用图像处理和计算机视觉算法，实现道路识别、障碍物检测、交通信号识别等功能。030201环境感知技术

根据感知的环境信息和车辆状态，进行行为决策，如跟车、换道、停车等。行为决策在已知的环境中，为车辆规划出一条从起点到终点的安全、可行的路径。路径规划在考虑车辆动力学约束和周围环境的情况下，为车辆规划出一条平滑、可执行的轨迹。轨迹规划决策与规划技术

车辆动力学控制通过控制车辆的油门、刹车、转向等执行机构，实现车辆的稳定行驶和轨迹跟踪。先进驾驶辅助系统（ADAS）包括自适应巡航、自动紧急刹车、车道保持等辅助功能，提高驾驶的安全性和舒适性。自动驾驶系统在特定场景下，实现车辆的完全自动驾驶，无需人工干预。控制与执行技术

车用无线通信技术利用车载通信设备和路边基础设施，实现车与车、车与基础设施之间的信息交互。云计算与大数据处理通过云计算平台对大量车辆数据进行存储、处理和分析，为智能交通系统提供数据支持。网络安全与隐私保护确保智能网联汽车通信过程中的数据安全和隐私保护，防止恶意攻击和数据泄露。智能网联技术

304智能车辆工程应用领域

利用激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器，实现车辆对周围环境的感知和识别。环境感知技术基于人工智能和机器学习算法，实现车辆自主决策和自动控制，包括路径规划、行为预测、轨迹跟踪等。决策控制技术实现车与车、车与基础设施、车与行人之间的信息交互和协同，提高交通效率和安全性。车载网络技术智能驾驶汽车

车站智能化技术利用物联网、大数据等技术，实现车站设备的远程监控和故障预测