自动驾驶工程师面试（定位、感知向）
多年深耕自动驾驶领域，从事定位与感知算法的研发和优化，我积累了丰富的项目经验与面试经验。作为面试官，我深知要全面考察候选人的能力，不仅需要覆盖扎实的理论基础，更要关注算法实现、工程落地以及实际问题解决能力。基于多年的实践与思考，我总结出一套系统且实用的自动驾驶定位与感知面试框架，旨在帮助面试官高效甄别人才，也为候选人提供清晰的备考方向。
下面是我的面试提纲，我会在未来逐步丰富和细化每个模块的内容。
自动驾驶定位算法工程师面试框架
理论基础
- 概率与状态估计：深入理解贝叶斯滤波、卡尔曼滤波及其变种（EKF、UKF、ESKF）、粒子滤波的原理及应用场景。
- 优化理论：掌握非线性最小二乘、图优化（包含因子图和位姿图）、鲁棒核函数及Levenberg-Marquardt算法的数学原理。
- 传感器数学模型：熟悉IMU运动学模型及预积分方法，LiDAR点云几何特性，以及GNSS误差源的分析。
- 坐标系与变换：掌握旋转表示（欧拉角、四元数、李群SO3/SE3）、多坐标系转换及多传感器时间同步的关键技术。
算法实现
- SLAM框架理解：涵盖前端特征提取与匹配技术，后端优化流程，以及回环检测和全局一致性维护方法。
- 点云配准算法：包括ICP、GICP、NDT原理，点到点和点到面匹配的区别，以及复杂退化场景的处理策略。
- 多传感器融合：松耦合与紧耦合的融合架构，GNSS+IMU融合方案（RTK/PPK），以及LiDAR+IMU里程计实现细节。
- 地图表达方式：讲解栅格地图、点云地图、特征地图、拓扑地图及高精地图元素的设计与应用。
工程落地
- 传感器标定：手眼标定与LiDAR-IMU外参标定的技术细节，在线标定与离线标定的优缺点及适用场景。
- 实时性优化：关键帧策略与滑动窗口优化，针对高性能的并行计算与数据结构（如KD-Tree、Octree）的应用。
- 鲁棒性设计：自动退化检测（例如隧道和长走廊环境）、异常值剔除方法、多模态切换及定位质量评估机制。
- 系统集成：初始化策略，坐标系对齐，时间戳同步，以及高效数据缓存管理的实施细节。
问题诊断
- 定位漂移分析：如何从传感器性能、算法设计及环境因素定位漂移原因，并进行量化评估。
- 传感器故障处理：应对GNSS失锁，IMU异常数据，LiDAR退化场景的解决方案。
- 性能调优：分析定位精度不足的原因，识别计算资源瓶颈，提升系统整体性能。
- 实际案例分析：通过轨迹数据与日志，综合诊断定位问题并给出改进策略。
自动驾驶感知算法工程师面试框架
深度学习基础
- 网络架构：详解CNN、Transformer及BEV架构原理，注意力机制和多尺度特征融合技术。
- 经典模型：涵盖目标检测（YOLO系列、RCNN系列、DETR）、图像分割（UNet、DeepLab、Mask RCNN）及3D检测（PointPillars、CenterPoint、BEVFormer）。
- 训练原理：反向传播、梯度下降、批归一化、残差连接及损失函数设计等核心概念。
- 优化技巧：数据增强、正负样本平衡、难例挖掘、多任务学习和知识蒸馏的实践方法。
感知任务理解
- 2D/3D目标检测：Anchor-based与Anchor-free检测模式，多类别检测及小目标检测技术，NMS策略解析。
- 目标跟踪：结合检测与跟踪的数据关联策略（如匈牙利算法、卡尔曼滤波）、ID保持和遮挡处理。
- 语义与实例分割：涉及像素级分类、点云分割、全景分割及可行驶区域提取方法。
- 多模态融合：相机与LiDAR的融合策略、时序信息融合及传感器互补性利用。
数据与训练
- 数据标注：标注质量控制、标注工具的选择与应用，半自动标注及主动学习方法。
- 数据集构建：数据采集策略，长尾分布处理，Corner Case挖掘和数据版本管理。
- 训练流程：超参数调优技巧，学习率策略，Early Stopping，模型选择和验证方法。
- 评估体系：mAP、Recall、Precision、IoU阈值、NDS评分、混淆矩阵及可视化分析。
部署与优化
- 模型压缩：量化（INT8/FP16）、剪枝、蒸馏、神经架构搜索（NAS）、算子融合技术。
- 推理加速：TensorRT优化、ONNX模型转换、动态shape处理及多batch推理优化。
- 硬件适配：GPU与NPU的特性，内存带宽优化，算子实现及精度对齐策略。
- 工程化管理：模型版本控制、A/B测试，性能监控及降级策略设计。
实际问题
- 精度问题：模型在特定场景表现差的排查思路，涵盖数据、模型及后处理环节。
- 性能问题：推理延迟过高及内存占用过大的优化方案。
- 传感器标定：Lidar-Lidar标定以及相机内参外参标定。
- 边界案例：针对恶劣天气、强光/弱光环境、动态遮挡及罕见目标的特殊处理。
- 系统集成：感知结果传递给后端系统的设计，时序一致性保证，多传感器时间对齐方法。
综合能力考察
系统思维
- 端到端理解：涵盖从数据采集到算法处理再到结果输出的完整流程。
- 模块交互：定位与感知之间，以及与规划控制模块的接口设计和协同机制。
- 性能权衡：分析精度与速度、鲁棒性与计算资源以及通用性与专用性之间的取舍。
工程素养
- 代码能力：覆盖C++和Python编程，数据结构与算法，注重代码规范和可维护性。
- 调试能力：日志分析，使用可视化工具，问题复现与定位技巧。
- 工具链：熟练掌握ROS/ROS2、Docker、Git、CMake、Bazel及CI/CD流程。
学习与创新
- 论文阅读：关注CVPR、ICCV、ICRA、IROS等顶会论文，洞察行业技术趋势。
- 开源项目：参与或阅读开源项目（如LIO-SAM、FAST-LIO、LOAM、MMDetection3D）。
- 问题思考：对现有技术瓶颈的认识及未来发展方向的展望。
实战经验
- 项目经历：具体负责模块，面临的挑战，应对方案及效果量化。
- 数据驱动：通过数据分析发现问题，设计实验验证假设。
- 团队协作：跨团队沟通，技术方案评审，文档编写能力。
面试形式建议
- 理论考察（占30%）：包含白板推导（如卡尔曼滤波更新方程、ICP优化目标函数）和概念解释（如预积分作用、BEV特征优势）。
- 算法设计（占40%）：围绕实际场景设计解决方案，代码实现关键算法（如ICP配准、NMS算法、卡尔曼滤波）。
- 问题分析（占20%）：基于给定数据与日志，诊断定位或检测的异常情况。
- 开放讨论（占10%）：探讨技术趋势（如端到端自动驾驶、大模型在感知中的应用）及深入项目细节。
我的框架更强调分层递进，由理论到工程再到问题，逐步深入；注重实战导向，在各模块融入问题诊断和实际案例；关注能力维度，不仅要求知识掌握，更重要的是解决问题的思路；并明确量化考核比重，便于面试标准化与结果客观性。根据候选人不同级别，也可灵活调整侧重点：初级偏理论与基础算法，中级偏工程实现与故障排查，高级侧重系统设计和技术创新。
未来，我会围绕以上提纲逐步扩展内容，并结合实际面试经验分享更多细节和技巧。