自动驾驶规控算法面试题

自动驾驶的规控算法面试通常会关注以下几个方面：

1. **感知模块**：面试者可能会问到关于传感器融合技术的问题，比如雷达、激光雷达(LiDAR)、摄像头等数据如何处理和解析，以及SLAM(同时定位和建图)算法的理解。

2. **决策规划**：询问路径规划（A*搜索、Dijkstra算法等）、避障策略（如Potential Field Method）、交通规则理解和遵守的方法，以及紧急情况下的应急响应机制。

3. **控制系统**：PID控制、模型预测控制(MPC)等控制理论在自动驾驶中的应用，以及如何保证系统的稳定性和动态性能。

4. **机器学习**：深度学习在目标检测、行为识别中的应用，例如使用CNN/RNN处理视觉输入，以及强化学习(RL)用于长期驾驶决策。

5. **安全性与可靠性**：面试者会对候选人在安全冗余系统设计、故障诊断和恢复、系统容错能力等方面的经验提问。

相关问题

自动驾驶规划控制算法

自动驾驶规划控制算法是用于实现自动驾驶车辆路径规划和控制的关键技术。它主要包括以下几个方面的算法：

1. 路径规划算法：路径规划算法用于确定车辆在道路上的最佳行驶路径。常见的算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT（Rapidly-Exploring Random Trees）算法等。这些算法能够根据车辆当前位置、目标位置、环境地图等信息，计算出最优路径。

2. 运动规划算法：运动规划算法用于生成车辆在最佳路径上的最优运动轨迹。常见的算法包括样条插值法、优化方法等。这些算法会考虑车辆的动力学约束、障碍物避障等因素，生成可靠且安全的运动轨迹。

3. 控制算法：控制算法用于实现车辆沿着规划的轨迹进行实时控制。常见的算法包括PID控制、模型预测控制（MPC）等。这些算法会根据车辆当前状态和目标状态之间的差距，调整车辆的转向、加速度等参数，使得车辆能够按照规划的轨迹行驶。

自动驾驶规划控制算法通常会结合使用多种算法，并且会根据不同的场景和需求进行优化和适配，以实现高效、安全的自动驾驶。

自动驾驶横向控制算法

自动驾驶横向控制算法是指在自动驾驶系统中负责控制车辆在道路上的横向运动的算法。横向控制涉及到车辆的转向控制，以便使车辆能够在道路上保持正确的位置和轨迹。

常见的自动驾驶横向控制算法包括但不限于以下几种：

1. 基于经典控制理论的算法：例如比例-积分-微分（PID）控制器，这种算法通过测量车辆的状态和误差来计算控制输入，使车辆保持在目标轨迹上。

2. 基于模型预测控制（MPC）的算法：MPC算法通过建立车辆的数学模型，并根据模型预测未来一段时间内的车辆状态和轨迹，然后优化控制输入以最小化预测误差，并在每个时间步上重新计算控制指令。

3. 基于强化学习的算法：这类算法使用强化学习技术，通过训练车辆与环境进行交互，从而学习到最优的横向控制策略。例如，深度强化学习算法可以通过神经网络来近似车辆的策略函数，使车辆能够在不同的环境中实现高质量的横向控制。

这些算法在自动驾驶领域被广泛研究和应用，并且随着技术的不断发展，还会有更多创新的横向控制算法被提出和使用。