考研智能驾驶方向是一个 跨学科的领域，涉及多个专业领域，主要包括计算机科学、人工智能、机器学习、控制工程和汽车工程等。具体的研究方向包括但不限于：
自动驾驶在环测试与仿真：
研究自动驾驶系统在模拟环境中的表现和测试方法。
车辆路径规划：
研究如何规划车辆在复杂环境中的行驶路径。
SLAM算法与地图开发：
研究同时定位与地图构建（SLAM）算法，用于智能驾驶中的环境感知和地图生成。
机器视觉与深度学习：
研究利用计算机视觉和深度学习技术进行环境感知和决策。
车辆控制：
研究在自动驾驶状态下车辆的制动、转向、安全等控制策略。
智能汽车核心技术：
包括自动泊车技术、自适应巡航技术、智能互联技术（V2X）、人机交互技术（HMI）等。
技术创新：
包括超级人工智能在自动驾驶中的应用、高速通信技术（如5G-A、6G、NR-V2X）、车用存算一体芯片、自动驾驶云端平台等。
这些研究方向不仅涵盖了智能驾驶的技术层面，还包括了与之相关的软件和算法设计、系统控制、硬件集成与优化等多个方面。建议考研的同学在准备过程中，可以结合自己的兴趣和专业背景，选择相应的课程和方向进行深入学习。