日本留學|日本大學院自動駕駛專業解析，報考方向與就業前景大揭秘！
更新時間：2024-10-11 11:53:16
自動駕駛技術作為多學科交叉的前沿領域，結合自動化、機器視覺、傳感器、人工智能和大數據分析等多類學科，實現無人駕駛的安全行駛。下面讓我們一起探索這個新的方向吧！對自動駕駛感興趣卻不知道學什么專業的同學們快來收藏~
隨著計算機視覺、人工智能和機器學習技術的迅速發展，自動駕駛技術的研究和應用正在快速推進。通過集成高級傳感器、高精度地圖、復雜的決策和控制系統，自動駕駛技術旨在創建能夠理解周圍環境并在無人操作的情況下安全駕駛的車輛。這一領域不僅為工程師和技術開發者提供了廣闊的職業發展空間，也為政策制定者和城市規劃者帶來了新的挑戰和機遇。隨著技術的進步和商業模式的創新，自動駕駛不僅引領智能交通技術的未來發展，也會引起未來生活的深刻變革。
作為一個交叉學科，自動駕駛專業的研究范圍跨越多個領域，其中最重要也最具挑戰的研究方向大體上可以歸為四類：
感知與決策系統：研究如何利用傳感器（如雷達、攝像頭、激光雷達等）收集環境數據，并通過機器學習或深度學習算法處理這些數據，以實現對環境的準確感知和障礙物的識別。
車輛控制系統：開發算法來精確控制車輛的行駛路徑和速度，包括轉向、加速和制動等操作，確保車輛在復雜環境中的穩定性和安全性。
通信技術：研究車輛與車輛、車輛與路邊設施之間的通信技術（V2V、V2I），這對于實現車輛的協同駕駛和交通管理系統的優化至關重要。
仿真與測試技術：通過高級仿真軟件測試自動駕駛算法的效果，模擬各種路況和交通場景，以評估和改進系統的性能。
國內外許多高等院校開設了自動駕駛相關專業，如智能交通系統、車輛工程、電子工程等，課程內容涵蓋從基礎理論到高級應用的各個方面。日本的一些大學在這一領域也具有明顯的研究優勢，各校側重點不同，形成了各自的研究特色。總體上自動駕駛專業的學生通常需要學習以下課程：
機器視覺：學習圖像處理和圖像識別的基本理論和方法，為感知系統的開發打下基礎。
機器學習與深度學習：掌握數據分析和預測模型的構建，這是自動駕駛系統中不可或缺的技能。
傳感器技術：熟悉各種傳感器的工作原理和使用方法，理解它們在車輛感知系統中的應用。
控制理論：學習如何設計控制系統，包括反饋、調節和優化等技術，確保車輛按預定路徑安全行駛。
?東京大學
東京大學移動創新協作研究機構（UTmobI）致力于成為自動駕駛領域創新移動性研究的前沿和綜合性研究機構。
東京大學的多個研究所和研究生院參與到基礎研究中，通過跨學科的合作與融合，系統化地貢獻于移動性創新的知識體系。此外，該機構還通過產學政合作，進一步推動自動駕駛技術在區域內的實施。
?東京工業大學
東京工業大學的Tei實驗室專注于自適應軟件、物聯網系統和智能交通系統的研究，研究涵蓋了個性化自動駕駛的情感偏好風格適應框架，并在IEEE國際會議上發表了相關論文。
該實驗室的工作不僅促進了自動駕駛技術的發展，還探索了智能交通系統的未來方向。
?名古屋大學
名古屋大學鈴木實驗室由鈴木達也教授指導，該實驗室在自動駕駛技術領域表現突出，特別是在預測控制和障礙物避讓技術方面。他們在模型預測路徑跟蹤控制方面的工作在自動駕駛社區中非常著名。他們致力于從“智能機器與人類社會共存”的角度出發，分析和整合移動系統，強調系統控制技術是實驗室工作的核心。研究內容廣泛，涵蓋社會層面的交通和能源管理問題，以及自動駕駛、駕駛輔助系統和協同車輛控制等個體車輛的設計問題。
?廣島大學
廣島大學的交通工程實驗室（HiTEL）隸屬于高等科學工程研究生院及智能社會創新與實踐研究生院，致力于將研究中獲得的洞見應用于解決城鄉環境中的各種挑戰，主要關注日本及全球南方國家。HiTEL的研究覆蓋了交通和城市規劃的廣泛主題，最近對新興的移動服務特別感興趣，項目還涉及可持續交通、以移動性為導向的開發、旅行者的感性度量等領域。
在自動駕駛領域，就業機會多樣且具有廣闊前景，其中包括傳統的汽車制造商和供應商，以及新興的科技公司和初創企業。
例如，與東京工業大學有合作關系的日本本土企業DENSO，以及全球知名的德國汽車零部件供應商BOSCH，都是自動駕駛技術的重要推動者。日本初創公司如TIER IV，在開發開源軟件和解決方案方面也表現出強大的創新力；在汽車制造行業，Toyota和其子公司Woven均在推動自動駕駛汽車的研發和商業化。與此同時，科技巨頭如大疆和華為也在擴展其在自動駕駛及相關技術領域的業務，例如無人機和通信技術，為從業者提供了豐富的職業選擇。
總的來說，自動駕駛是目前市場上的熱門專業，所掌握的技能可以輕松遷移到其他相關工作！
