在这个科技日新月异的时代，自动驾驶技术无疑是热门的前沿科技领域。而东北大学作为中国著名的学府，其自动驾驶专业在行业内享有盛誉。为了帮助有志于此领域的考生们更好地备战考研，以下是一些必备的复习资料和核心技术的揭秘，希望能为你的考研之路添砖加瓦。
第一部分：考研大纲解析
1. 考研科目
东北大学自动驾驶专业的考研科目通常包括：政治、英语、数学和专业课。
政治和英语
这两门科目是考研的基础，要求考生掌握一定的政治理论知识和英语基础。
数学
数学科目在考研中占据重要地位，自动驾驶专业的考生需要掌握高等数学、线性代数、概率论等基础数学知识。
专业课
专业课是自动驾驶专业考生备考的重中之重，主要包括以下几个方面：
- 控制理论：了解经典控制、现代控制、鲁棒控制等理论，为后续的学习打下基础。
- 传感器技术：学习各类传感器的原理和应用，如激光雷达、毫米波雷达、摄像头等。
- 计算机视觉：掌握图像处理、目标检测、识别与跟踪等相关知识。
- 人工智能：学习机器学习、深度学习等人工智能技术在自动驾驶领域的应用。
2. 复习资料推荐
政治和英语
- 政治方面，可以使用《肖秀荣考研政治》系列书籍进行复习。
- 英语方面，可以选择《新东方考研英语》或《新东方考研英语词汇》等教材。
数学
- 数学复习方面，可以参考《考研数学历年真题解析》等资料。
专业课
- 控制理论：《自动控制原理》、《现代控制理论》等书籍。
- 传感器技术：《传感器技术及应用》、《雷达技术原理与应用》等教材。
- 计算机视觉：《计算机视觉基础与应用》、《深度学习与计算机视觉》等书籍。
- 人工智能：《机器学习》、《深度学习》等教材。
第二部分：核心技术揭秘
1. 传感器融合
传感器融合是将多种传感器数据进行整合，以获取更全面、准确的感知信息。在自动驾驶领域，传感器融合是实现高级驾驶辅助系统（ADAS）和完全自动驾驶（AV）的关键技术之一。
融合方法
- 多传感器数据融合：结合多种传感器（如雷达、摄像头、激光雷达）的数据，实现更好的环境感知。
- 时空信息融合：结合不同时间、不同位置的传感器数据，提高感知精度和鲁棒性。
2. 驾驶策略
驾驶策略是指自动驾驶系统在行驶过程中所采取的控制策略。合理的驾驶策略能够提高自动驾驶车辆的行驶安全性、舒适性，并降低能耗。
驾驶策略分类
- 规则基策略：基于驾驶规则进行控制，适用于特定场景。
- 数据驱动的策略：通过学习大量驾驶数据，生成自适应的驾驶策略。
- 多智能体协同策略：在多辆自动驾驶车辆协同行驶的场景下，实现高效的行驶策略。
3. 神经网络在自动驾驶中的应用
神经网络作为人工智能领域的重要技术，在自动驾驶领域也有着广泛的应用。
应用场景
- 目标检测：使用卷积神经网络（CNN）实现对车辆、行人、障碍物等的检测。
- 轨迹规划：通过循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）等，预测车辆的行驶轨迹。
- 决策控制：使用深度强化学习（DRL）等技术，实现自动驾驶车辆的决策控制。
通过以上对东北大学自动驾驶专业考研必备复习资料和核心技术的揭秘，希望对你备考考研有所帮助。祝愿你能够在考试中取得优异成绩，实现自己的梦想！