自动驾驶算法工程师面试

自动驾驶算法工程师的面试主要涉及以下几个方面：规划算法、控制算法、决策算法和几何问题。

在规划算法方面，面试官可能会询问你对路径规划和轨迹生成的理解，以及你在实际项目中如何应用这些算法。他们可能会要求你解释A*算法、Dijkstra算法或RRT算法等路径规划算法的原理，并要求你在特定场景下设计一个规划算法。

控制算法是自动驾驶系统的核心部分，面试官可能会要求你解释PID控制器、模型预测控制（MPC）或深度强化学习等控制算法的原理，并要求你设计一个控制算法来实现特定的行驶任务。

决策算法是自动驾驶系统中负责做出决策的部分，面试官可能会提问关于行为规划、交通场景理解和对象检测等方面的问题。他们可能会要求你解释马尔可夫决策过程（MDP）、强化学习或者基于规则的决策算法，并要求你设计一个决策算法来应对特定的交通场景。

此外，几何问题也是面试中的常见考点。面试官可能会要求你解决一些几何相关的问题，例如判断直线相交、点和三角形的关系、计算曲率等。

综上所述，自动驾驶算法工程师的面试将涵盖规划算法、控制算法、决策算法和几何问题。你需要对这些方面有深入的了解，并在实际项目中能够运用这些算法来解决自动驾驶系统的挑战。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [自动驾驶算法/规划决策控制算法面经汇总、学习路线、面经心得](https://blog.csdn.net/qq_41667348/article/details/127514574)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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