感知算法与软件

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向高级算法专家或项目负责人发展，深耕特种车辆自动驾驶领域，成为行业内的技术骨干
• 负责矿山及隧道装备的AI算法设计，包括环境感知（视觉/激光雷达）和运动控制策略开发
• 掌握深度学习算法（图像识别、点云处理），具备扎实的编程能力（C++/Python），了解自动控制理论

申请策略

• 关注徐工集团在智能化领域的最新成果，面试时可展示对工程机械行业痛点（如无人采矿、隧道施工安全）的理解
• 突出在校期间参与的机器人、自动驾驶或计算机视觉相关项目，强调算法落地能力和解决实际问题的经验
• 加强ROS（机器人操作系统）使用经验，熟悉Linux环境下的C++开发，了解常见的传感器融合算法

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
• 对于技术问题，先讲原理再讲实践，最后结合具体场景给出解决方案
• 请介绍一个你做过的项目，重点说明你在其中的算法贡献
• 如何处理点云数据中的噪声和异常值？
• 在资源受限的嵌入式设备上部署深度学习模型有哪些优化手段？
• 遇到算法在现场调试效果不佳时，你的排查思路是什么？
• 复习计算机视觉和自动控制理论基础，准备1-2个完整的项目案例，了解无人驾驶在封闭场景（如矿区、港口）的应用现状