1樓：於凡
正好今年找工作，對口方向就是機械人和智慧型駕駛企業。
在目前研究智慧型駕駛（或無人駕駛）的企業中，絕大多數企業並不需要路徑規劃決策演算法這個崗位，目前的瓶頸還是在定位和感知上。幾個AI創業公司，MOMENTA，小馬智行，圖森未來，地平線，或者像商湯曠視也開始布局，重點都是視覺。看一下MOMENTA的校招截圖，總共就乙個崗位，我見過最簡潔的了
如果是剛入學的同學，實驗室和cv相關直接做cv或轉VSLAM都可以，延伸一點搞雷射SLAM，多感測器融合也是很有前景。在定位和感知不突破的前提下，路徑規劃或運動規劃搞得再深也是屠龍術。
2樓：SomeOne
利益相關：985車輛小碩，智慧型駕駛方向，剛經歷過秋招，拿的上汽的offer。
先說結論：建議學習計算機視覺。
以我和周圍同學的經歷來看，智慧型駕駛最近雖然火，但招聘市場較小，招不了太多人，只有少數幾個主機大廠和初創公司實際在做這塊兒的研究工作。但其中主機廠對研究人員需求量並不太多，而初創公司招人的要求高，所以今年這些方向並沒有想象中那麼好找工作。
且秋招感覺不看中發的文章啊、搞的高大上演算法啊什麼的，比較看重實際的上車測試，很看中實時性問題。實際碩士期間做實車試驗應當系統化的從「環境感知-SLAM-路徑規劃-軌跡跟蹤」一直跟下來，都了解一些但主攻乙個方向。
而你說的這兩個方向，建議學習計算機視覺。學計算機的學生一般不來汽車廠做視覺，因為工資相對網際網路比較低，所以基本不會有他們競爭，今年秋招基本沒遇到計算機專業的。而路徑規劃這個方向很侷限，只能用在汽車領域，機械人可能也會沾些邊兒，且待遇和以後發展感覺沒有視覺好。
3樓：洪峰
說實話本科學的很多東西到了碩士階段都需要再深入的研究，甚至很多要從零學起，就跟你大學成績怎麼樣跟高中關係不太大是乙個道理。尤其是智慧型駕駛這種涵蓋知識面特別廣的研究領域，可以說他能細分為多個方向，也可以認為它是融合利用了多學科的先進成果。
所以其實不必太糾結，搞哪個方向都有人比車輛工程更專業，反過來搞哪個方向搞好了也都有飯吃，不搞智慧型車還能搞別的。
唯一差別在於這兩個方向跟你以前的知識結構是否有一定的繼承性或相似之處，而且課題組已經有人在這個方向趟過了路，填過了很多坑，這樣就能夠快些上手。
現有路徑規劃仍多是以優化、控制演算法為主；計算機視覺則大體分為傳統模式識別演算法和ai兩類。但無論哪個方向，哪一種方法想要做好的話，最終都會要求你對車輛本身具有比較全面的掌握，類似於知己知彼百戰不殆，這才是車輛工程專業能夠發揮優勢的地方。
4樓：狗子同學
兩個方向都不錯。
但，因為你是車輛工程的研究生。
計算機視覺，這個，極大可能沒什麼優勢，除非你實驗室這一塊做得很好，或者你有信心做得好
路徑規劃和車輛比較沾邊，至少車輛動力學模型、規劃什麼的，都能用得上
5樓：小峰
計算機視覺招的人太少，搞得人太多，競爭太大。路徑規劃個人認為很有前景，畢竟移動機械人，無人駕駛都需要，而且感覺現在搞這方面的人不多。
車輛工程研究生（非無人駕駛方向）以後希望從事無人駕駛相關工作，如何努力？
先把leetcode用C 或者C刷個兩三百道題，然後把矩陣論看的滾瓜爛熟。如果這你覺得很輕鬆，可以考慮入門了，如果覺得困難趁早放棄。並且主流的自動駕駛公司至少雙985起步。實際上如果不是技術大神，可能要雙C9才能進的了面試。這個圈子很小，換句話講，目前階段不卡學歷的公司，大概技術都不太行，去了也是白...
車輛工程專業研究生什麼方向好點？
小車皮 好就業薪資高還得是偏計算機的 機器學習，搞視覺演算法規劃演算法控制演算法 由高到低 其次就是三電新能源，汽車電子有一些方向還可最好是視覺吧，剛結束秋招和春招 名字難取 車輛工程專業研究生不管是做哪方面都挺好的，並不一定說非要扎堆新能源三電技術或智慧型駕駛這塊，因為你在這麼考慮的同時，別的學校...
車輛工程研究生方向，是bms還是adas？
revesLAB adas發展方向更好一點，因為內容廣，以後可以按興趣找個方向。學校而言，就我接觸下來，北理的學生技術更紮實，同濟的學生在上海更容易得到認可。所以學校就看個人愛好。 delas BMS的發展受到制約，主要是目前國內外對於電池的模型演算法走到了乙個誤區，安時積分法，爾曼濾波法，神經網路...