自动驾驶决策规划控制算法实习生（J91869）

优缺点分析

角色解读

• 从实习生成长为自动驾驶算法工程师，参与核心算法研发
• 深耕决策规划控制领域，成为技术专家或团队骨干
• 有机会发表顶会论文，甚至参与开源项目（如Apollo）
• 设计和开发自动驾驶的决策、规划、控制算法模块
• 维护和优化现有算法，并设计实现新算法以提升性能
• 负责算法的部署、效果追踪和工程落地，确保鲁棒性和计算效率
• 与上下游团队协作完成系统集成和调试，解决实际运行中的问题
• 扎实的C++和Python编程能力，熟悉Linux开发环境
• 掌握传统规划算法（如Hybrid A*、EM planner）或最优控制理论
• 了解深度强化学习、模仿学习等AI方法，并有框架使用经验
• 具备良好的数学功底，熟悉几何、优化等理论

申请策略

• 准备一段简洁的自我介绍，重点说明你为什么对自动驾驶感兴趣以及你的技术背景
• 关注百度Apollo开源项目，了解其架构和技术栈，面试时会加分
• 重点突出自动驾驶或机器人相关的项目经验，尤其是规划、控制算法部分
• 展示编程竞赛或论文发表经历，体现技术深度
• 详细描述自己在项目中使用C++、Python和Linux的经验
• 如果有使用过Apollo或其他自动驾驶平台，务必提及
• 提前学习PID、MPC、LQR等控制算法和Hybrid A*等规划算法
• 熟悉PyTorch/TensorFlow框架，并了解强化学习基本概念

面试指南

• 对于算法原理题，先解释核心思想，再结合具体应用场景说明，最后提一下可能的改进方向
• 对于编程题，先分析数据结构和算法复杂度，再写出清晰代码，并测试边界情况
• 对于项目经历题，按“背景-任务-行动-结果”的结构回答，突出个人贡献和技术细节
• 请解释Hybrid A*算法的搜索过程及其优缺点
• 如何在MPC中处理约束条件？给出一个优化实例
• 深度强化学习在自动驾驶决策中有哪些应用场景和挑战？
• 手写C++代码：实现一个二叉树的层次遍历
• 你以前做过的项目中，遇到过什么技术难题？如何解决的？