智能车辆考研领域主要涉及以下几个方向：
1. 自动驾驶系统设计：研究车辆在复杂环境中的感知、决策和执行机制，如视觉识别、雷达数据处理、路径规划等。
2. 车联网技术：探讨车辆与外部环境（如道路、交通信号等）以及车辆之间的通信技术，实现车辆间的协同控制和信息共享。
3. 智能控制算法：开发适用于智能车辆的先进控制算法，包括自适应控制、预测控制等，以优化车辆性能和安全性。
4. 传感器数据处理：研究如何从各种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）中提取有效信息，提高车辆对周围环境的感知能力。
5. 车辆智能决策：利用人工智能技术，如机器学习、深度学习等，对车辆行驶过程中的决策进行优化，提高行驶效率和安全性。
6. 仿真与测试：构建智能车辆仿真环境，对各种算法和系统进行测试和验证，确保在实际应用中的可靠性。
7. 法律法规与伦理：探讨智能车辆在法律、伦理和社会责任方面的挑战，如交通事故责任划分、隐私保护等。
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