1樓：輝塵
可以先看看相關無人駕駛方面的書籍；
傳統車輛課程可以給無人駕駛汽車提供的幫助
主要是汽車結構例如轉向制動方面的控制以及
整車的結構控制
2樓：上善若水
大家的回答很全面了。我就狗尾續貂，再補充幾個小方面。
無人駕駛是乙個大的系統工程，我能想到的方面包括機械（傳統車輛工程方向，比如底盤控制、車身、能源等，當然還是需要的）、機器學習、感測器、互動等等。當然，還包括政策法規類的，比如保險、法律制定、交通協調等。
而本科階段（至少我本科階段）接觸到的東西，和無人駕駛並沒有太大關聯，主要側重的還是機械和汽車的基礎理論。而無人駕駛真正的核心技術應該在計算機和機器學習上（大部分人談到無人駕駛首先想到的應該就是這個，我猜題主想的也是這個方向），而這個也是無人駕駛的風口吧。所以，如果題主想做無人駕駛，本科階段那點知識肯定是不夠的，我建議題主多補充自己的計算機和機器學習方面的知識（本科階段應該會提供基礎課程），做一些相關的專案甚至參加一些小比賽，然後在研究生階段（如果你想讀研），轉行申請計算機和機器學習的導師，尤其是做無人駕駛的導師。
這些導師很可能不在和機械工業相關的學院，大部分應該集中在計算機學院或者電氣學院。
當然，這些其他回答都牽涉到了。如果題主有興趣的話，還可以關注隨著無人駕駛而興起的初機器學習的方向，比如人因工程方向上無人駕駛和人機互動也是乙個新興話題。雖然聽起來沒有機器學習方向高大上，不過也和無人駕駛安全息息相關。
如果想從事這個方向的研究的話，多了解一下統計和行為學。
總之，個人觀點是傳統車輛行業的知識對無人駕駛不可或缺，但是無人駕駛的核心技術可能已經不在車輛工程上了（傳統車輛工程，底盤車身動力等，底盤控制可能可以沾邊），題主應該根據自己的興趣補充相應的知識，最好能在這些方向上讀研。畢竟，這些都會是很專業的知識了，本科學習是很難深入了解的。
3樓：
不需要轉型，而是需要再掌握些和深度學習、自動駕駛相關的技能。自動駕駛車輛也是車，車輛工程的知識不會過期。而且，因為很多搞自動駕駛的人不懂車，只懂計算機/演算法/計算機圖形學，反而給了那些即懂車，又懂演算法的人很多的機會。
做個小廣告：如果你在上海，我們公司可以給你提供實習的機會。 :-)
4樓：弗思
目前無人駕駛的兩種技術路徑，以主流整車廠為代表的感知-決策-執行式，和以google為代表的增強學習end2end式。後面那個基本都是CS的人在搞，我說說前者。
前者在決策和執行階段需要一些車輛動力學的知識，這可能是車輛工程較之ML，CV等的強項。決策階段而言，現在一般採用FSA的方法，車輛運動軌跡的規劃說實話和ML關係不大，對車輛各工況都有一定了解的傳統車輛人員反而具有一定優勢；執行階段，雖說演算法可以規劃出合理的偏航角和速度，但是物理控制器卻只能給出方向盤轉角和節氣門開度，而且車輛的物理系統能不能跟得上響應也需要考慮動力學的約束條件。
建議學好控制論，卡爾曼濾波、MCMC之類的演算法在自動駕駛領域都還是有應用的。可以自己補一下資訊理論、離散數學、機器學習、深度學習的內容。然後考研投個搞自動駕駛的組。
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