自动的考研方向

自动化专业考研：同为A类学科，选东北大学还是北京理工大学？自动化专业是研究自动控制原理及其应用的一门学科，该专业课程繁多，每个工科专业均有涉及，但这也是优点也是缺点，以后就业方面广，但学习难度偏高。电子设计、电气控制或者是工厂供电方向都可以考研，简言之就是一个啥都学的综合专业，尤其是自动控制是特长。以后如果你喜欢工科方面就业，有成为工程师的意愿，这几个方面都是热门行业。自动化专业如果考生对未来计划清晰，而且目标明确，可以直接选择对应专业会更好。像电子信息科学就是电子专业里比较好的。但此专业考公务员有很大弊端，如果想考公务员，切记不要报此专业，如果考研的话却可以兼顾。那么问题来了，同为A类学科的两所大学，选东北大学还是北京理工大学？自动化专业20强高校从专业上来说，提到自动化这个专业，很多人都会想到东北大学，没错，这个专业一直以来也是东北大学的王牌专业，它的实力是大家公认的。但是，我们来看北京理工的自动化专业水平，根据教育部第四轮学科评估结果，东北大学和北京理工大学都是被评为A类，同一档次水平，可见北京理工大学的自动化专业水平一点都不差，或者可以理解为，它的发展速度和未来前景说不定还要比东北大学好。北京理工大学从学校实力上来看。2所大学都是985名校，在全国的自动化专业20强大学中，这两所高校都处于前10的位置，但是从这些年的发展情况来看，东北大学明显已经落后于其它985大学，比北京理工大学已经差了一个身位。东北大学甚至在双一流评估中，被降为B类，虽然可惜，但还是能说明问题的。东北大学如果仅仅从考研难度上来看，北京理工大学显然要比东北大学难一些，地理位置决定的。每年考研，北京的大学是最大的热门，哪怕是同档次的大学也要比其它大学竞争大很多，这个没办法，人都向往大城市。自己大概有多少实力，自己权衡。大家对此怎么看

首先，自动化专业的本科生是完全可以直接就业的，而且自动化专业毕业生的岗位适应能力也比较强，在制造领域有大量的就业岗位。但是，在当前整个制造业都在进行产业结构化升级的大背景下，人才结构的升级也是一个必然的发展趋势，所以从这个角度来看，目前自动化专业选择读研是顺应时代发展的选择。自动化专业本身就是一个交叉学科，涉及到数学、控制学、计算机等学科内容，所以在读研的方向选择上也会有更大的空间，目前数控、智能装备方向就是不错的选择。在大的方向上也可以重点关注一下物联网和人工智能相关领域，在知识结构上，这些方向与自动化专业的契合度是比较高的，也会比较容易做出成果。相比于本科生来说，自动化专业读研至少有三方面优势，其一是更强的就业竞争力，在产业结构升级的推动下，目前行业领域对于创新型人才（研究生）的需求量在不断加大，人才缺口也比较大，这进一步提升了研究生的就业竞争力；其二是更高的岗位级别，研究生往往会从事研发级岗位，薪资待遇也会明显提升；其三是更大的发展空间和更好的工作环境。所以，在条件允许的情况下，读研能够带来更多的就业优势。最后，目前研究生考试的竞争还是比较激烈的，对于大四才开始准备考研的同学来说，一定要注重学习效率，同时应该尽快确立目标学校，按照目标学校的考试要求进行复习。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

东北大学的考生，自动化专业，考研时如何择校才更好？2021考研报名已经开始，想要参加研究生考试的同学不要错过网报的时间。而至今还有一些考生依旧没有确定考研目标，在网报的时候纠结万分。那么，对于那些考研小白来说，考研的时候如何择校、选择专业呢？如果求稳的话，本校可以作为考研目标吗？近期，小水在微博上收到一位白同学的留言：“我是一名大三学生，本科东北大学自动化，准备考研，现在在择校方面有些纠结，想在哈工大，华中科技，东南大学，北京理工，北航还有本校之间选择一个，有什么建议吗？”对于类似的问题，想必很多考生今年在考研报名的时候也有所纠结，而那些未来将要考研的同学也要对这个问题慎重对待。选择大于努力，选对专业和学校，在考研中的作用很大，所以考生可以结合白同学的情况做个借鉴，看看最后如何择校和选专业！以东北大学自动化专业的考生为例，教你如何在考研时选择专业和学校！学校分析：这位白同学本科是东北大学，东北大学是985名校，知名度不如清北高，但实力不容小觑。除了本校东北大学之外，在他选择的考研学校中，哈尔滨工业大学、华中科技大学、东南大学、北京理工大学、北京航空航天大学等院校，都是985名校，实力都很好。所以想在这六所院校中选择一所自己适合考研的院校，确实有点难。专业分析：他所就读的专业全称是电气工程及其自动化，“电气工程及其自动化”是一级学科，本科时开设，而“电力系统及其自动化”是其下面的一个二级学科，一般是研究生专业，考研的时候具体分的，也是电气的一个分支。因而考生可以这两个方面做选择，具体确定研究生专业和院校！01、从出身和专业排名圈定考研院校鉴于他本科是985名校东北大学，出身较好，考研复试的时候优势明显，最起码要选一所985名校，他的备选学校中，都是和东北大学同一级的学校，因此学校都可以选择。而结合电力系统及其自动化研究生专业排名看，考生的目标院校专业具体排名是：华中科技大学＞东南大学＞哈尔滨工业大学＞东北大学＞北京理工大学和北京航空航天大学，所以考研择校华中科技大学首选，而最稳妥的情况是将东北大学作为考研兜底院校。至于为何选择东北大学作为兜底院校，那是因为本校考研难度较低，过了专业复试线基本上就能被录取，也算是比较容易的了。虽然该专业排名较低，但是东北大学是一所985名校，考生不考博的话，找工作绰绰有余了！02、结合考研内容敲定具体专业和方向不过，以上选择考研院校要结合考生本身实力，特别是考研院校的具体初试与复试内容，看看哪个最适合自己。根据考研内容具体敲定学校的专业和方向，看看哪一所学校的考研内容更适合自己，也更有把握，那么就选择这所就行了。这样选择考研专业和院校的话，基本上照顾到了就业和考博，考生可以量力而行，选择适合自己的考研院校。对于考研的同学，以上择校和选专业的方法可以做个借鉴。你如果本科是一所三本院校，考研的时候你想选择211或985名校作为目标院校，但是你的本科老师觉得三本考生考名校的概率不大，建议你选普通一本，你会接受建议吗？欢迎留言分享您的观点！没有工作，还打算异地考研的同学，只有暂住证就行了吗？2021年研究生报名已开始，今年考研的四大新变化，考生请注意！为何专业基础差的人，备考两个多月就能成功读研？实用的秘籍来了

今天想给大家介绍一点有关考研择校的一些内容，我本科是测控技术与仪器专业的，因此我主要介绍的是控制科学与工程和仪器科学与技术这两个考研专业的择校问题。首先我想给大家介绍一下关于控制科学与工程学科专业的考研的学校的选择，就是给大家简单的说一个几个不错的学校的考研情况。我先从985院校开始说起，因为我本人是南京的一所双非院校，所以只了解了南京，上海中的几个学校。在南京，工科院校中，东南大学无疑是最好的，然后它的控制科学与工程学科，在第四轮学科排名中也是属于A-，就学科来说，是强势学科，值得大家报考，但是它是属于考研特别难的学校，因我它的控制科学与工程每年学硕的报录比都在1：7到1：10左右，17年中报考控制科学与工程的共用226人，然后最后录取了81人，其中有63个人是推免的，就相当于统考只收了18人，报录比为1：12左右。然后它的专硕报考人数为205人，最后录取了59人，其中推免人数为28人，相当于统考只收了31人，报录比为1：7左右。东南大学2017年录取情况18年中报考控制科学与工程的共用167人，然后最后录取了77人，其中推免有45人，也就是统考只收了32个人，报录比为1：5（这一年就报录比来说属于容易考的）。然后它的专硕的报考人数为305人，最后录取了60个人，其中推免的有28个人，也就是说统考收了32个人，报录比的话为1：10左右，这一年的专硕就属于竞争十分激烈的学科，考研难度比较大。东南大学2018年录取情况19年中报录控制科学与工程的共用352个人，然后最后录取了77个人，其中推免人数为43人，统考录取人数为44个人，报录比为1：8。它的专硕报考人数为216个人，最后录取了57个人，其中推免人数为24个人，统考录取人数为33人，报录比的话为1：6左右。东南大学2019年录取情况因为20年疫情的原因，所以全国绝大多数的学校都有大幅度的扩招，你不确定明年还会不会扩招，另外，明年的考研报考人数估计会突破400万人，所以竞争压力是十分大的。然后20年的很多数据都还没有公布，不过他的录取名单应该公布了，感兴趣的可以自己去东南大学的官网上查询。东南大学的话就是从我之前本校报考东南的学长中，了解到东南大学的控制科学与工程属于热门专业，然后由于地域的原因，所以报考人数是不会少的。在加上它的初试的专业课是考电路，它的专业课也是挺难的，所以想报考东南大学的话，就是首先你的高数要比较好，因我专业课难的话，可能大家的差距就不会特别大，但是高数的话，是可能拉开很大差距的。然后其次的话就是最好本科有点学科竞赛的经历，并一定要获奖，当然了如果有专利，论文，都是属于加分项。很多双非院校的学生担心歧视的问题，我觉得就是，你要是初试分数高的话，你可以不用担心，毕竟一般院校的初试所占的比例都是很大的，最少都是50%，所以在后面的复试中，只要不是那种一点没有准备，都是会考上的。如果你初试的分数是在过线的边缘，再加上你本科也没有什么东西的话，你要知道，像东南这样的学校，每年有不少211和985院校的学生去报考，所以，在同样条件下，肯定是会首先考虑那些学校的学生。我之后还会介绍上海交通大学、华东理工大学、南航、南理工的考研情况。我对于这里面的几个211院校的考研情况了解比较多，感兴趣的可以关注我一下。

自动化工程师一直以来都是社会急需的人才，工作涉及领域非常广泛，化工、机械、电力、矿业和电子等相关企业都能看到自动化工程师的身影。目前，几乎所有的工业部门都可以同自动控制挂上钩，现代化的农业、国防也都与自动化息息相关。自动化专业是以数学与自动控制理论为主要理论基础，以电子技术、计算机信息技术、传感器与检测技术等为主要技术手段，利用各种自动化装置分析与设计各类控制系统，为人类生产生活服务的一门专业。自动化专业就业领域宽广，主要有过程控制方向，嵌入式系统方向，电气工程方向，工业过程控制方向，运动控制、人工智能方向根据教育部第四轮学科评估结果显示，以下这些院校的自动化专业（控制科学与工程）均入选了A档：清华大学的自动化一直都是排名第一，紧跟其后的是哈尔滨工业大学。清华是在社会影响力、学生的质量方面更胜一筹，但是清华很多的自动化方面的教授都是来自哈工大，所以哈工大的基础比较扎实，专门培养高端人才。两所大学都各有所长。在这些排名强校里有一所是比较特别的，它就是广东工业大学，这是一所非211工程大学。在第四轮学科评估中，广东工业大学的控制科学与工程被评为A-类，而且该校还有4位中国工程院院士坐镇，其自动化学科实力也是可见一斑。

我们在前几节中介绍了自动驾驶的方法在寻找路径、选择最佳操纵和构建可行轨迹方面具有良好的效果。然而，自动驾驶仍然存在局限性，自动驾驶还远没有达到人类驾驶能力的水平。我们将在本节中描述一些已确定的局限性需要未来持续的研究方向。风险评估今天发生的许多事故都是人类驾驶员错误的感知和决策造成的。由于准确的风险评估对于防止碰撞至关重要，因此，自动驾驶被认为可以大大减少此类错误。虽然目前的系统已经成功地应用于在真实环境中寻找路径和探测障碍物，但是碰撞仍然会发生。因此，必须更加重视实时准确的风险评估。现有的大多数风险评估方法预测轨迹，然后检测可能的碰撞。然而，这种方法会产生巨大的计算成本，并检查所有可能的轨迹。一个有用的建议是，只有在检测到异常或危险的操纵（Lefèvre et al.，2012a）或交通状况被标记为危险时，才执行轨迹计算和碰撞检查，而不是详尽地计算和预测每个历元（感应周期）的其他交通参与者的轨迹从运输工程的角度来看。还应利用适当的数学基础，如贝叶斯博弈论（Harsanyi，1967）；此类概念已成功地应用于机器人学中的许多基于agent的问题中（Antoniades等人，2003；Emery Montemerlo，2005）。这种方法有助于实时处理交互作用，例如在交叉口、汇入交通流或在感知受限的情况下超车。此外，考虑到ego车辆(自动驾驶本业内称配合自动驾驶测试的车辆为ego)不仅会与其他自动驾驶车辆互动，还会与人类驾驶的车辆、摩托车驾驶员、骑自行车的人和行人互动，规划算法应探索人类（作为驾驶员/驾驶员或行人在不同的交通场景和操作环境下）行为模型的推理能力，并应以轨迹预测或推断其他道路参与者在交叉路口的行为的形式使用所产生的智能。现有的路径规划问题的方法源于机器人技术的早期发展，这些技术将车辆视为一个独立的实体。实际上，自动驾驶车辆将成为更广泛（混合）交通系统的参与者。因此，未来的研究必须探索交通工程概念的结合，如碰撞前兆的识别、间隙接受度和网络级碰撞预测，从而在风险评估和碰撞预测中考虑周围交通系统的复杂性。可以为车辆即将进行的每一次操纵提供行为模型（例如Hidas，2002；Llorca等人，2014；Saifulgaman和Zheng，2014），以将操纵标记为标称或非标称。可以指示危险情况的实时高度分解交通流数据和历史碰撞数据可以轻松地在自主车辆软件体系结构的规划模块中实现，从而提高作为危险路段早期指示的决策能力。实时交通事故预测是交通工程师多年来一直在研究的一个问题，由此产生了久经考验的方法，能够准确地指示网络级的碰撞风险（图12）。这些模型可以应用于自动驾驶车辆规划，简化了车辆危险情况的实时计算和评估，同时也增加了自我车辆的感知视野。轨迹规划也将受益于从车辆级到网络级分散方法的相同精神。优化过程可以在空间上扩展，而不是试图在单个独立的车辆轨迹上优化和评估风险。在这一概念中，共享公共交通系统（例如路段、特定公路、城镇或城市）的车辆的一系列轨迹可以优化。就风险指标而言，为了克服TTC的局限性（什么是TTC 点击自动驾驶机动动作规划和决策），可以探索微分几何的应用。应用微分几何可以研究质点在曲线上运动的运动特性。考虑到这一概念，可以采用Frenét frame11，而不是使用全球坐标系中的直线来计算距离（对于TTC）。使用Frenét框架，可以在描述道路几何结构的曲线上计算距离，从而描述车辆的运动。使用曲线上的距离计算TTC的方法如图13所示。与使用到车辆1的直线距离（D1）不同，距离Dc可用于计算TTC，因为它更能代表车辆路径。此外，如果使用直线距离（D2），则第2车可能被认为是对ego车辆的“威胁”。如果采用沿道路的弯曲距离，则情况并非如此。此外，将风险评估与空间探索相结合的方法可以得到有效利用。这类方法的例子有风险RRT（Rios Martinez等人，2011年），它已经成功地测试了行人中的移动机器人，以及包含车辆移动性变化的知情状态格（Howard，2009年）。缩减搜索空间现有的局部路径搜索和轨迹级技术（点击了解自动驾驶实时路径规划算法简介（Local search局部搜索））大多是在规划的最底层应用动作空间搜索。因此，保证安全性的状态空间也可以与模型预测控制相关的轨迹生成一起进一步研究，例如Howard（2009）中用于行星探测器的轨迹生成。模型预测控制可以确保终端状态的必要输入由机器人小车本身确定，并且在控制过程中也可以提供反馈，以应对规划过程中可能出现的噪声。此外，更复杂的操作可以嵌入到规划中，因此，对状态空间进行采样可以变得更快、更有效。此外，在道路或车道边界内构造先验搜索空间，通过处理状态空间的穷尽采样和贪婪搜索，可以提高路径搜索技术的效率。穷举抽样使用了太多的计算资源，贪婪的搜索可能导致不可行的路径（即那些位于道路边界之外或与障碍物相交的路径），因此基于道路或车道的搜索空间可以潜在地解决这些问题，而不会损失计算能力，并且必须在线丢弃路径。传感和V2X通信（V2X 了解自动驾驶的三种解决方案）传感器是自动驾驶车辆的眼睛和耳朵，因此必须采取一切措施确保它们正确“看到”。这可以通过使用高精度（尽管昂贵）的传感器来实现，或者通过使用增强的传感器融合技术，通过整合现成的低成本（尽管是多个）收集的相对不准确的数据，传感器无论原理是什么的，车载传感器受其视线和范围的限制。在保持传感系统低成本的同时，需要在全天候昼夜进行高性能传感，这可能导致采用带有热传感器或声学传感器的摄像机。在红外探测条件下，它比普通的红外摄像机（BES-2015）的光照影响更小。热像仪已成功应用于目标识别（如Besbes等人，2015）和道路检测（Peláez等人，2015）。通过使用热摄像头，机动（如车辆）和非机动物体（如行人、骑车人和动物）可以很容易地通过其发射的热能进行识别，而不受照明条件的影响。另一方面，声学摄像头实时可视化声音的来源和强度（GFaI tech，2014）。因此，这些摄像头可以证明是一个有前途的替代方案，以取代所有道路使用者的近距离感测，因为它们会发出声音。因此，在所有照明条件下，即使自动驾驶车辆“看不见”，也可以从其发动机的声音中检测到机动车辆。因此，在追求无碰撞路径规划过程中，将热摄像机和声学摄像机作为传感元件将提供额外的完整性。但应注意的是，这些摄像机对天气条件非常敏感，因为降水可能会改变障碍物的热能和声音检测，从而导致数据不可靠（Eskandarian，2012）。因此，必须进一步研究和验证它们在规划数据可靠性和完整性方面的实时应用车辆通信系统主要是通过临时手段建立起来的，通过增加感知视界和增加智能，为当前传感技术的局限性提供了一个有希望的帮助。车辆将能够通过车辆对车辆（V2V）通信与周围车辆通信，通过车辆到基础设施（V2I）通信与周围的基础设施（例如红绿灯）以及非机动交通参与者（即行人或骑自行车者）通过车辆到设备通信（V2D）携带的设备。V2V、V2I和V2D通信统称为V2X通信。这种被称为车辆自组织网络（VANETs）的adhoc网络采用了许多网络技术，例如Wi-Fi、WiMax、蓝牙，尤其是专用短程通信（DSRC）（一种Wi-Fi技术）。DSRC技术主要是由美国运输部（DoT）开发和推广的，用于延迟敏感的车辆通信（如安全信息）。DSRC的射程约为300米，旨在提高当前传感技术的传感范围和前瞻能力。最近的研究表明，将感知到的智能和周围环境（包括基础设施）的能力结合起来，可以有效地实现精确定位（尤其是在城市峡谷等缺少GPS的情况下）、盲点检测和环顾角落。预计V2X通信将改善对非机动交通参与者（例如行人、骑自行车的人、动物）的检测，尤其是通过扩展通信网络（包括非机动交通参与者）从盲区接近时。除了提高自动驾驶车辆的感应能力外，车辆通信还可以通过准确的长期风险评估来提高规划方法的性能（Lefèvre等人，2012b）。风险评估和规划的一个重要部分是检测障碍物，然后预测障碍物的轨迹。目前的技术依赖于车载传感器感知，由于感知数据的不准确，缺乏长期预测能力。未来的发展必须着眼于通过车辆通信，从周围障碍物或车辆实时获取障碍物的实际状态、实际操纵和更准确和更长期的轨迹预测。在操纵规划和决策过程中，车辆通信可以帮助例如在车辆接近信号交叉口时进行速度调整，以便车辆在绿灯期间到达交叉口。这样做可以节省决策（停止或加速）的努力，也可以通过减少中途停车的行动来节省燃料（Rakha和Kamalanathsharma，2011；Ilgin Guler等人，2014）。在无信号交叉口中，所有参与者的操纵应事先知道，从而减少拥挤和碰撞（Wu等人，2013年）。车辆之间的通信也可用于分享有关道路状况的信息，如漏油、停放车辆和临时道路堵塞（Drobot等人，2012年；Marshall，2014年）。如图14所示，检测到道路异常或湿滑路面的第一车辆可以将该信息传送给后面的车辆，以便提前提供更好的态势感知，以便规划沿着该路段的安全路径或轨迹。V2X通信应用于自动车辆感知和控制的示例如图14所示（Kim等人，2013年）。在使用运输工程技术来估计风险的情况下，车辆通信可以证明是在线收集交通流数据并将其传输给交通管理机构或该地区其他车辆的有效媒介。虽然已经进行了大量的研究，但大部分的验证都是在受控的模拟环境中进行的。现在有必要增加在真实环境中的实验量，考虑到不符合标准交通模型的偶尔的混沌交通。此外，升级基础设施（例如采用V2I通信）成本高昂，并且需要设计规划技术，依赖于无基础设施的车辆通信，从而在交叉口实现无缝移动。然而，需要进行研究来评估车辆通信的实时实施及其对规划的影响。通信干扰、实时约束、通信速度和检测性能只是车辆通信的几个方面，需要在将其纳入自主车辆规划模块之前进行检查，并将其纳入依赖它们的方法中。整合来自V2X和车载传感器的信息以提供更好的信息将是一个研究挑战。然而，随着V2X技术的全面推广，在改善车辆及其规划模块之间的协调方面有着巨大的潜力。车辆建模单车模型已经被证明是一个有效的模型，虽然简单化，汽车类车辆。研究人员专注于车辆运动的运动学性质，但也应考虑到动力学。动态建模车辆可以从规划阶段模拟车辆的真实能力，从而使轨迹模块更容易跟踪和跟踪为车辆指定的路径或轨迹。同时考虑到车辆发动机的动力、轮胎和路面之间的相互作用或真实汽车的转弯能力的模型可能会在计算中增加一点负担（由于车辆模型中增加了尺寸），但可能会提高自动驾驶车辆的整体道路性能。对于操纵而言，这一点变得更加重要，尤其是在受限空间内进行的操纵或包括车辆之间的密切相互作用。可以看出，在诸如避免碰撞的操纵中，必须考虑车辆的动力学和其他性能。测试以及验证如前所述，自动驾驶技术的测试需要在经过模拟和控制实验测试后，针对真实世界的实验。由于现场试验可能能够证明自动驾驶车辆是一种安全可靠的运输方式（Dokic等人，2015年），因此需要进行更多的试验。首先，应考虑在所有天气和能见度条件下自动驾驶。碰撞预测（Yu et al.，2015）中对雨雪或雾天驾驶进行了调查，但除了路线确定层面（e.g.Maddern et al.，2014），尚未将其纳入自动驾驶车辆的规划方法中。到目前为止，已经对高速公路、交叉口、环形交叉口和合流方案进行了测试，但立交桥、让路方案和分流路段可以提高规划方法的适用性和自主性开车。最后，还应研究基础设施的准备程度，以及应对紧急情况，以涵盖所有驾驶情况。处理动态和不确定环境 自动驾驶车辆在动态和不确定的运输环境中运行。这不仅是由于道路信号等环境的变化，以及其他道路使用者的出现和消失，还因为车辆不断地以潜在的高速从一个地方移动到另一个地方。态势感知和评估是为车辆规划算法提供必要信息的关键。人类驾驶员不仅要了解他们的意图和现状，而且要预测他们可能去的地方，从而保持与其他道路使用者的安全隔离自动驾驶车辆在动态和不确定的运输环境中运行。这不仅是由于道路信号等环境的变化，以及其他道路使用者的出现和消失，还因为车辆不断地以潜在的高速从一个地方移动到另一个地方。态势感知和评估是为车辆规划算法提供必要信息的关键。人类驾驶员不仅要了解他们的意图和当前状况，而且要预测他们可能移动的地方，以及他们在不久的将来可能的位置，从而保持与其他道路使用者的安全隔离。在了解静态环境和了解ego车辆的位置和状态方面，相对于SLAM等局部环境，已经取得了很好的进展。在跟踪和预测移动物体（如行人、自行车和其他车辆）方面需要进行更多的研究。多目标跟踪将在提高态势感知方面发挥重要作用（Ding和Chen，2013；Ding等人，2015）。此外，背景/背景知识（例如道路状况、交通法规和当地地图/设施）可用于更好地理解其他用户的意图，从而减少对其未来行动的预期的不确定性（Ding等人，2015年；Liu等人，2013年）。滚动时域概念或模型预测控制为解决车辆规划的动态性和不确定性问题提供了最有前途的方法之一。在这种方法中，规划是通过基于所有可用信息的固定时间范围来制定的（Liu et al.，2010a，b），但仅实施规划的前一小部分。在新的信息到达后，通过再次展望地平线来重复计划。有几个特性使这种方法非常有吸引力。首先，所有车载传感器的范围有限，信息超出已知范围（Liu和Chen，2013）。其次，即使在地平线内，由于交通环境的动态性和不确定性，仍然需要重新规划以应对变化；例如，自动驾驶车辆在接近红绿灯时，会通过重新规划其行动来应对交通灯的变化。第三，有限视界的使用可以减少规划中的计算负担，这使得实现一些计算广泛的规划算法成为可能。尽管在这一领域开展了大量的前期工作（例如，Werling和Liccardo，2012；Kim，2013；Nilsson等人，2013），但还需要进行更多的研究，以充分探索后退地平线概念的潜力。总结自动驾驶或自动驾驶车辆的规划模块应确保乘客的安全性和舒适性。它还应使车辆处于与车辆周围的运动学和运动模型约束相关的正确行为。本文批判性地回顾了DARPA城市挑战里程碑之后应用于道路自主驾驶的现有规划方法，并着重介绍了最常用的技术。重点放在增量和局部路径搜索，以及行为和轨迹规划，因为文献中已经讨论了O-D对之间的全局路由。文中指出，增量路径规划依赖于对树或格等数据结构的搜索，而局部路径规划通常是在连续的空间中进行，并从最终状态进行采样。在大多数情况下，机动规划包括障碍物预测和碰撞估计，而大多数方法都缺少上下文。最后，在轨迹层面上，大多数方法都是针对静态或动态障碍物对给定的几何曲线进行优化或变形。由于决策和动态障碍物的处理被发现是主要关注的领域，因此提出了基于agent的数学公式的实现和交通工程方面的融合。此外，有人建议使用其他传感方式，例如车辆通信，这将增强车辆的视野，并提高其估计能力和定位性能。最后，提出了将动态模型纳入规划的方向，以提高现有方法的实际性能。需要注意的是，在模拟、模型车环境、试车跑道以及最后的真实世界实验中进行了大量的测试之后，建议的增强功能应逐步纳入自动驾驶中。参考文章Real-time motion planning methods for autonomous on-road driving: State-of-the-art and future research directions -Christos Katrakazas a , Mohammed Quds a, , Wen-Hua Chen b,1 , Lipika Deka aLearningaboutrisk:Machinelearningforriskassessment- NicolaPaltrinieria,,LouiseComfortb,GenserikReniersc,d,eDriving Automation Systems Validation Overview - Altran文中部分图片版权归其所有*未经准许严禁转载和摘录-加入我们的知识星球Vehicle可以下载以上参考资料。>>>>

国内考研市场巨大，在经济下行，产业结构调整，高校毕业生数量居高不下的背景下，就业压力依然是影响考研人群报考的首要原因，也促进了考研市场的进一步发展壮大。下面我们就来看看哪几大专业适合考研。教育专业教育学作为师范类高校的代表，学历高一些就业优势是非常明显的。由于选择教育学的多为师范类学生，而师范类学生就业的最大出路就是当老师。不管是在小学、中学，还是在大学里，学历都是第一要求。很多大学在招生的时候，都指明要名牌大学的博士，如果你学历不够，连报名的资格都没有。想立志从事教育行业的同学们，读研基本是一条必走之路了。关于考研的难度，有的人把它夸大了，结果吓走了许多本来完全可以考上研究生的同学。而有的同学低估了考研的难度，过于轻敌，结果原本能考上的也考得一塌糊涂。道路桥梁与渡河工程类道路桥梁与渡河工程便是应国家交通运输网建设中的需要而设立的一门专业。道路工程方向：以道路、桥梁并重为原则，以公路、城市道路、机场及常用桥梁的主体工程结构物为主要研究对象，结合交通流特性及工程管理特点，学习掌握工程结构物的设计理论、设计方法、施工工艺及评价方法和管理的基本知识，面向道路与铁道工程、桥梁与隧道工程及交通规划与管理等学科培养专业技术人才。准备不在于早，而在于是否真正用心准备，是否真正全身心地投入。一般情况下在大三暑假即七月份开始着手准备，此时距考试还有半年，时间足够了。语言类随着我国对外经贸交流往来日益密切，小语种人才奇缺的问题突出，上海外国语大学的阿拉伯语、韩语、泰语、西班牙语、意大利语等被称为小语种的专业眼下成了学校的大热门，毕业生就业率已连续几年保持在100%。而且因长期接触西方国家的文化熏陶，无疑成为了男人们争相猎取的对象。你考研的动机是什么？它能给你足够大的决心吗？不要小看这个问题，因为这个问题是一个基础，是你未来考研过程中最本初的那个动力，是贯穿你整个考研过程的心理基调。自动化专业自动化专业就业方向主要包括技术研发公司、科研院所、设计单位、通信系统、钢铁企业、工矿企业、铁道、化工、航空、海关、税务、工商、外贸、大专院校及政府和科技部门等。随着自动化产品不断普及，智能楼宇和智能家居的应用，智能交通的不断发展，社会对这一专业人才的需求将会不断增加,就业前景更为广阔，选择方向也会更多。

考研现如今已经是社会的一股热潮，很多人也纷纷加入了考研的洪流中。考研究竟有哪些好处呢？其实，好处多得去了，比如考研后会有更多的发展机会和更好的待遇，而且有些专业不仅待遇好，前景也非常好。但是这些行业对学历有要求，只有考研后才会有竞争优势。这些专业都包括哪些呢？（1）计算机科学与技术计算机技术这个专业不仅是现在的热门专业，以后也是非常热门的专业之一。如果是本科或者专科毕业后直接工作的话，那大多都是吃青春饭，还要常年加班，到了中年很难在坚持下去。而考研之后就会有很大的发展空间，待遇也比较好，加班也是少数时候。（2）电子信息工程电子信息电子信息工程的就业面比较广，技术很多行业也都可以涉及到。虽然就业面广，可以涉及的行业也多，但是如果没有技术、知识的支撑，一切都是空谈。所以电子信息工程对学历的要求是很高的，学历高的人就业环境和就业单位明显就比同类专业不同学历的人来说要好很多，待遇方面也会更好。但是这类专业对毕业院校的要求也较高，因此，建议要报考本专业的人，选择实力强的院校。（3）通信工程通讯工程随着5G的发展，以及以后6G的发展，通信工程所需要的人才更为紧缺了，虽然通讯类专业在理工类专业当中不是特别的热门，但是每年报考的人数也在逐年增加。即使这个专业的考试难度会比较大，以及对学校的要求也很高，但这并不影响人们对这个专业的追求。（4）航空航天类专业航天技术这个专业虽然是国家非常重视的一个领域，但是由于很多学校没有这个能力与雄厚的资金去发展，所以国内也是只有很少的大学开设这门专业。这个专业所需要的人才要求是非常高的，只有学霸级的学生开敢报考，一般人不是随便报考的。但是报考了这个专业，最好是考研，因为考研以后发展前景会非常好。现在国内的航天航空技术也越来越发达，在以后的发展中必然会成为主要技术领域。（5）机械类专业机械类这个专业算是一个老牌专业了，报考的人数虽然不是很多，但是还是有非常多的人选择这个专业的。现在的形势是越来越机械化、智能化，同时对这个专业的技术要求也是越来越高了，本科毕业的人才也非常之多，但是高技术的人才依然紧缺，所以报考这个专业考研后，就业情景是非常好的，而且待遇好收入高。（6）自动化自动化生产随着社会自动化的不断发展，更多的领域也开始走向自动的道路，因此自动化现在属于工科中非常热门的专业了。这个专业就业面也非常广，可以在很多个领域找到合适的工作。而且如果考研后竞争优势会更好，工作待遇也非常好，可以值得去报考。以上就是考研后，有非常好就业前景的专业，如果想要考研的话，可以尝试报考这些专业。

越来越多的人加入计算机考研的行列，计算机研究生的方向具体都有哪些，以后从事哪个方面，这些你都有了解过吗？为了让大家有一个更清晰的认识，启航考研朱老师为大家整理了一些计算机考研的方向，下面我们一起来看看吧！现阶段计算机专业主要分为三大类：计算机基础专业、与理工科交叉的专业、与文科艺术类交叉的计算机专业一、计算机基础专业这些专业要求学生有较强的动手能能力和实践能力，还要求学生有一定的理论基础，能够掌握计算机应用和开发技术。以后可在是企业单位、政府部门从事计算机网络的开发和维护等工作。二、与理工科交叉的专业数学与应用数学：这个专业是计算机更为广阔的专业，它与计算机学科与技术联系的最为紧密，该专业不但适用于互联网领域，也适用于数学领域。自动化专业：自动化专业是一个归并了多个自动控制领域专业的宽口径专业，要求学生掌握自动控制的基本理论，并立足信息系统和信息网络的控制这一新兴应用领域制定专业课程体系，是工业制造业的核心专业。自动化专业的毕业生具有很强的就业基础和优势。信息与计算科学专业：这是一个由信息科学、计算数学、运筹与控制科学等交叉渗透而形成的专业，就业面很广涉及到教学、网络开发、软件设计等，就业率高达95%。通信工程专业通信工程专业要求学生掌握通信基础理论和基本基础，掌握微波、无线电、多媒体等通信技术，以及电子和计算机技术，在如今这个信息化的时代，就业优势很明显。三、与文科艺术类交叉的计算机专业这个专业的学生不仅要掌握计算机知识还要掌握美术知识，熟练进行各种设计工作。日后可在广告公司、设计公司和动画公司等进行策划与制作的工作。就业前景也是非常广泛的。现阶段计算机是是一个应用非常广泛的学科，在每一个学科中都有与之相关的内容。同时，在计算机的应用中又快速产生着新的专业，像比较时兴的电子商务专业、信息安全专业、办公自动化专业等都有着良好发展势头和前景。以上几个常见的专业只是计算机相关专业中很小的一部分。如果大家想知道更多关于计算机的专业，也欢迎大家来启航考研咨询，这里会有专业的老师为你解答。