浙江科技学院车辆工程硕士研究生专业学位学科介绍

浙江科技学院车辆工程专业硕士研究生学位——智能驾驶环境感知技术领域是光学、机械、电子和计算等多科学交叉的学科。主要开展车载激光雷达系统设计与开发、车载微纳折衍光学设计与加工、智能驾驶图像处理、汽车物理模型仿真分析和智能驾驶天线设计与开发等方面的研究。学位点依托于“光电信息技术研究所“和 “应用物理学”校级重点学科，与中科院上海光机所和中国航天科技集团第802研究所合作，建立了“激光/毫米波雷达技术军民融合研究院”，联合区域内多家高科技公司开展新技术研发。通过与美国麻省理工学院三维光学实验室和IBM公司合作，在先进微纳光学衍射光学器件方面已累计创造了近千万美元的经济效益。

学位点现有教师35人，其中正高职称10人，副高级职称（含）以上人员占比58%，具有博士学位和海外学习经历的教师分别占87%和57%，拥有国家级人才（国家千人）2人、省部级人才（浙江省千人、浙江省151第一层次人才等）3人、校级人才（校科大青年英才）7人。校院合作深入开展，创新能力增强、科研成果丰富。近五年来，累计主持科研项目国家级16项、省部级20项，科研总经费2000多万元，发表三大检索论文200多篇,其中SCI收录近100篇，授权发明专利（包含美国发明专利）二十余项，部分研究成果在国内达到较高水平。

人才培养具有鲜明的国际化特色，2004年获教育部批准开办中德双学位“2+3”联合培养项目，2012年，获得国家留学基金委“优秀本科生交流项目”资格，2014年立项建设应用物理（激光技术）留学生专业，2017年获得国家级来华留学品牌课程，已培养10届本科生，累计接收来华留学生三十余人，派遣学生赴海外留学一百多人次。通过“国际化”的培养模式，学生应用能力得到增强，国际化视野得到拓宽，先后获得省级以上科技竞赛奖两百多人次，国家级和省级大学生创新项目40多项。 

085502 车辆工程专业硕士研究方向

1、车载激光雷达设计与开发

主要面向汽车辅助驾驶和无人驾驶需要，致力于小型化TOF多线全向与前向激光雷达设计与开发，并针对车载激光雷达的关键痛点问题开展基于相干技术的新型激光雷达技术研究，包括相干光学系统设计、信号解析算法研究、性能测评软件开发、MEMS雷达扫描技术开发、光机系统设计等；开展激光雷达应用研究，包括激光雷达在扫地机器人、物流机器人以及仓储机器人等的应用研究。 

2、车载微纳折衍光学设计与加工

该方向面向汽车光学应用，致力于先进行车照明、汽车光学装饰材料、汽车光学传感和汽车抬头显示等方面的光学系统设计与加工工艺研究。具体包括：具备行车环境辅助提示投影和危险目标跟随等功能的智能大灯设计、小型化沉浸式行车显示技术开发、替代电镀工艺的DOE光学装饰薄膜设计与加工、人体感知与汽车环境感知光学机械模组设计等。 

3、智能驾驶图像处理

该方向主要开展智能驾驶相关的图像数据处理与分析，利用三维图像处理技术和深度学习技术对车载激光雷达图像、视觉图像和行车环境监测图像进行智能分析，实现图像降噪、增强、三维点云处理、目标分割、目标分类和识别等。深度学习技术目前被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等前沿领域，同时也被广泛应用于金融、商业、医疗、电信、能源等行业的数据分析。 

4、汽车物理模型仿真分析

现代车辆工程中存在大量的工程力学、材料和结构等问题，需要通过物理建模、数值计算和仿真的方法解决。数值仿真在计算机上实现，具有可重复性的优点。通过数值计算与仿真技术可为车辆工程设计、理论分析等提供可视化的应用平台。 

该方向包括材料物理仿真、车辆工程力学分析与仿真、汽车动力学建模与仿真，以及车辆设计与制造过程的数据处理、可视化计算、汽车结构试验仿真等。 

5、智能驾驶5G天线设计与开发

5G是一个面向场景化的时代，在汽车行业来说，对智能网联汽车的应用将起到关键的支持作用。在5G通讯的大数据应用中，天线技术又是至关重要，在智能天线可以在同一信道上实现了接收和发送多个移动用户信号，而互不干扰的效果，使不同的移动用户可以使用同一段频谱资源，实现了资源共享。 

该方向包括多波束切换的智能天线设计与研发、多输入多输出天线系统的设计、超材料智能天线设计。 

6、纳米谐振子的反馈控制研究

研究领域：纳米谐振子具有尺寸小、稳定性好、品质因子高等优点，是信息存储、操控和传输的优良载体。该方向通过物理仿真模拟等手段，针对纳米谐振子系统，设计反馈控制方案，实现对纳米谐振子稳定操控，在车辆工程、精密仪器制造、量子仪器等领域具有十分重要的意义和广泛应用。 

7、大数据智能处理

现代汽车工业与道路交通会产生大量的数据，需要大规模的存储、传输与实时处理。以深度神经网络技术为核心的现代人工智能已被广泛的应用于汽车、交通大数据的分析与处理，为无人驾驶、自主导航、交通管理等提供了快速决策能力。 

该方向包括交通图像数据、车载传感网络数据、车位地磁场感应数据、车牌车型图像数据等的智能处理，实现目标识别、目标跟踪、故障诊断、场景分析。 

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