智能驾驶专业是一个高度跨学科的领域，涉及多个学科领域的知识。以下是其核心学习科目及内容概述：
数学与物理基础
高等数学、线性代数、概率论与数理统计、物理学等，为算法和模型提供理论支撑。
计算机科学与技术
编程语言（Python、C++）、数据结构、算法设计、操作系统、数据库系统等，是系统开发的核心技能。
人工智能与机器学习
机器学习、深度学习、强化学习算法，用于环境感知、决策制定和路径规划。
控制科学与工程
控制理论、系统辨识、最优控制，确保车辆在复杂环境中的稳定性和安全性。
电子与通信工程
传感器技术（雷达、摄像头、LiDAR）、信号处理、通信原理（V2V、V2I），实现环境感知与信息交互。
汽车工程
车辆构造、动力学、电子控制技术，结合传统汽车工程知识与智能驾驶技术。
交通工程与智能交通管理
交通系统分析、交通信号控制、智能交通规划，提升道路通行效率。
法律与社会学
交通法规、伦理学、社会学，确保技术应用符合法律要求并兼顾社会影响。
仿真与测试技术
使用高级仿真软件（如MATLAB、Simulink）模拟路况，评估算法性能。
路径规划与决策算法
学习A*算法、动态规划等，实现精准路径规划和实时决策。
自动化与机器人技术 ：涉及传感器融合、执行器控制等。
数学专业 ：微积分、线性代数等基础课程，保障算法精度。
以上课程体系旨在培养具备扎实理论基础与实践能力的复合型人才，涵盖从基础研究到系统开发的完整链条。
温馨提示：
