"智能车辆控制工程" 是一门涵盖多个学科领域的课程，旨在培养学生在设计、开发和管理智能车辆系统方面的技能和知识。课程主要涵盖的内容：

1.智能车辆概论：介绍智能车辆领域的基本概念、历史和发展趋势，以及相关技术和挑战。
2.车辆动力学：学习车辆运动、悬挂系统、驱动系统等方面的基本原理，以理解车辆的动态行为。
3.传感器技术：深入研究各种传感器技术，如激光雷达、摄像头、超声波传感器等，用于感知车辆周围环境。
4.控制系统：了解控制系统的基础知识，包括PID控制、状态空间控制等，以实现车辆的稳定和精确控制。
5.自主导航：学习如何使用传感器和控制系统使车辆能够自主导航，包括路径规划、障碍物避免和定位技术。
6.计算机视觉：探讨计算机视觉技术，包括目标检测、图像处理和视觉SLAM（同步定位与地图构建），以实现车辆对环境的感知。
7.机器学习与深度学习：了解如何应用机器学习和深度学习技术来改善智能车辆的决策和行为，如自动驾驶系统。
8.通信技术：研究车辆之间和车辆与基础设施之间的通信技术，以支持车辆互联和车辆对基础设施的反馈。
9.安全性和法规：了解智能车辆领域的安全性挑战和相关法规，以确保车辆系统的安全性和合规性。
10.实验室和项目：课程可能包括实验室工作和项目，让学生应用他们所学的知识，设计和测试智能车辆系统。


这门课程通常涵盖了广泛的主题，旨在培养学生在智能车辆领域的技术和工程能力，以满足自动驾驶汽车和智能交通系统等领域的需求。