清华大学车辆工程考博的核心考核体系注重对考生在车辆工程领域理论深度、科研实践能力和前沿技术掌握程度的综合评估。考生需系统构建包含车辆动力学、智能控制、新能源技术、交通系统集成等方向的知识框架，同时具备解决复杂工程问题的创新能力。

在理论基础部分，重点考察《车辆动力学》（王云鹏著）中的多体动力学建模方法，要求能够运用拉格朗日方程和牛顿-欧拉方程建立车辆-路面-轮胎耦合系统动力学模型。需熟练掌握车辆稳定性分析中的线性化方法，特别是横摆角速度反馈（ASR）和扭矩分配控制（TCS）的数学模型推导。控制理论方面，《电力拖动自动控制系统》（陈伯时等著）中关于永磁同步电机矢量控制算法和模型预测控制（MPC）的优化策略是必考内容，需能独立完成控制系统的参数整定与仿真验证。

前沿技术模块涵盖智能网联与自动驾驶领域，重点推荐《自动驾驶系统：感知、决策与控制》（王云鹏、李洪波著）中的多传感器融合算法和MPC路径规划技术。考生需深入理解联邦学习在车路协同系统中的应用，能够运用ROS框架搭建V2X通信测试平台。新能源技术方向要求掌握《电动汽车技术》（清华大学出版社）中电池热管理系统（BMS）的建模方法，熟悉固态电解质电池的等效电路模型和热失控预警算法。

科研能力评估注重对《车辆工程学报》近三年顶刊论文的研读能力，需能够复现SAC（安全驾驶辅助）系统中的深度强化学习算法，或改进ADAS中的多目标优化策略。建议考生在《智能驾驶：感知决策与控制》（清华大学出版社）中选取L4级自动驾驶场景，完成从传感器标定到BEV（鸟瞰图）感知的完整技术路线设计。

备考策略应注重"理论-仿真-实验"三位一体训练模式。建议使用MATLAB/Simulink搭建车辆动力学仿真平台，结合ADAMS进行多体动力学验证。在清华车辆学院实验室完成实车测试时，需重点掌握CANoe总线分析工具和dSPACE控制器测试技术。关注2023年清华大学智能网联汽车测试场（C-NCAP）的最新技术规范，特别是L3级自动驾驶的决策逻辑验证标准。

推荐参考书目：

1.《车辆动力学》（第3版）王云鹏 清华大学出版社 2021

2.《电动汽车动力系统集成》陈清泰 中国汽车工程学会 2022

3.《自动驾驶系统：感知、决策与控制》王云鹏 李洪波 电子工业出版社 2023

4.《车联网：技术架构与系统设计》张平 北京航空航天大学出版社 2022

5.《智能驾驶：感知决策与控制》清华大学出版社 2023

考生需在《中国汽车工程》等核心期刊发表过相关论文或参与过国家级科研项目者优先。建议每日研读2篇IEEE Transactions on Intelligent Vehicles论文，重点跟踪清华大学车辆学院在《Robotics and Autonomous Systems》发表的最新研究成果。