27届校招提前批-智能驾驶规控算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 初级算法工程师→中级算法工程师→高级算法工程师，逐步承担核心模块设计与优化
• 技术专家路线：深耕决策规划或控制领域，成为自动驾驶系统架构师
• 横向发展：可转向感知融合、系统集成或项目管理等方向
• 负责开发智能驾驶中的行为预测、路径规划和运动控制算法，实现车辆自主决策
• 与感知团队协作，优化传感器数据处理（摄像头、雷达、激光雷达）的融合与跟踪
• 搭建自动驾驶仿真工具和系统验证平台，确保算法的可靠性和安全性
• 编写系统软件需求文档，参与整体解决方案的制定和评审
• 扎实的算法基础：掌握聚类、数据关联、卡尔曼滤波等经典算法
• 熟练的编程能力：精通C/C++、MATLAB/Simulink，能高效实现工程代码
• 领域知识：了解车辆运动学/动力学模型，具备ADAS或自动驾驶开发经验
• 团队协作与沟通：能够与感知、控制工程师紧密配合，推动问题解决

申请策略

• 提前了解虹软在车载摄像头和智能驾驶方面的产品线（如DMS、ADAS），在面试中展现行业理解
• 准备一个完整的算法案例（如预测或规划），从问题分析到解决思路再到效果展示
• 重点突出与自动驾驶相关的项目或实习经历，详细描述你负责的算法模块及成果
• 强调编程技能：列出使用C/C++、MATLAB的具体场景，特别是算法实现和性能优化
• 展示数学能力：在简历中提及掌握的滤波算法、聚类算法等，并说明应用效果
• 体现团队合作：如果有跨团队协作经历，应明确说明角色和贡献
• 补充车辆运动学知识：学习自行车模型、动力学方程等，便于理解控制算法
• 练习手写算法：准备常见滤波（KF）、聚类（DBSCAN）的代码实现，应对面试

面试指南

• 对于算法问题：先阐述原理，再结合实际项目说明应用，最后讨论局限性或改进方向
• 对于项目问题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出个人贡献和算法细节
• 对于开放问题：分点阐述，先给出核心思路，再展开技术细节，确保逻辑清晰
• 请解释卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的区别及应用场景
• 如何设计一个简单的路径规划算法（如A*或Dijkstra）？需要考虑哪些约束？
• 在传感器数据关联中，NN和PDA算法各有什么优缺点？如何选择？
• 请描述一个你参与过的自动驾驶相关项目，遇到的主要挑战是什么？如何解决？
• 车辆运动学模型有哪些？在路径跟踪控制中如何应用？