ADAS决策规划工程师

优缺点分析

角色解读

• 专业方向：从决策规划工程师进阶为自动驾驶系统架构师，主导算法设计
• 管理方向：积累经验后可转向技术团队管理，带领项目组
• 跨领域拓展：向感知、控制或仿真方向横向发展，成为全栈自动驾驶专家
• 负责开发车辆行为预测和路径规划算法，确保自动驾驶系统安全高效
• 与感知、控制团队协作，优化传感器数据处理和系统性能
• 参与仿真工具和系统验证，推动算法从研发到落地
• 分析系统需求，制定技术方案，解决实际工程问题
• 扎实的算法基础：掌握聚类（DBSCAN、KNN）、数据关联（NN、PDA）和滤波算法（KF、EKF、UKF）
• 工程实现能力：熟练使用MATLAB/Simulink和C/C++进行算法开发和验证
• 领域知识：熟悉ADAS或自动驾驶系统，了解车辆运动学/动力学
• 软技能：责任心强，快速学习，团队合作和沟通能力好

申请策略

• 关注虹软科技在ADAS领域的业务布局，面试中展示对产品的理解
• 准备好一个完整的项目案例，从问题定义到算法设计、实现和验证
• 突出ADAS或自动驾驶相关项目经验，尤其是行为预测和路径规划的具体成果
• 详细列举掌握的聚类、关联、滤波算法，并说明实际应用场景
• 强调MATLAB/Simulink和C/C++的工程能力，可附上代码仓库或仿真演示
• 展现跨团队协作和问题解决能力，用实例说明
• 提前复习KF、EKF、UKF等滤波算法的推导和实现
• 学习开源自动驾驶平台（如Apollo、Autoware）中的决策规划模块

面试指南

• 对于原理性问题：先概述核心思想，再分步骤说明，最后举例场景
• 对于项目经验问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术难点和解决方案
• 对于开放性问题：先明确问题边界，提出候选方案，分析权衡，给出推荐
• 请解释卡尔曼滤波的原理，并说明在目标跟踪中如何应用？
• 如何设计一个路径规划算法？请比较A*和Dijkstra的适用场景
• 在行为预测中，如何处理多目标交互问题？
• 描述一次你解决ADAS系统中算法性能瓶颈的经历
• 如何验证决策规划算法的安全性和鲁棒性？