AI-based Planning & Control for Autonomous Driving_CR

优缺点分析

角色解读

• 从规划控制算法工程师向系统架构师或技术专家发展，深入自动驾驶核心系统
• 可转向AI算法方向，专攻端到端自动驾驶或决策规划
• 积累量产经验后，向技术管理岗位（Tech Lead或团队经理）发展
• 研究并开发自动驾驶的规划与控制算法，重点提升安全性、舒适性和鲁棒性
• 探索AI驱动的新架构，如学习型控制、端到端规划与控制，并完成原型验证
• 结合模型驱动与数据驱动方法，优化控制参数标定与自适应策略
• 在仿真环境和原型系统上进行算法验证、对比分析和性能评估，并与工程团队协作推动量产转化
• 扎实的规划与控制理论基础，熟悉PID、LQR、MPC等传统控制方法
• 熟悉机器学习方法，如imitation learning、reinforcement learning或生成式模型
• 熟练掌握C++和Python，具备工程化代码能力
• 理解自动驾驶系统的实时性、安全约束和工程化思维

申请策略

• 关注博世的自动驾驶战略方向，在面试中展现对产品落地的理解
• 准备一个完整的算法验证案例（从仿真到硬件在环），展示工程化能力
• 突出规划控制项目经验，尤其是将算法部署到实时系统的案例
• 强调AI相关项目（如imitation learning、RL）在自动驾驶中的应用
• 展示C++/Python编程能力和代码质量，如开源贡献或高性能代码
• 如有论文发表或科研项目，重点列出相关成果
• 巩固MPC、LQR等控制理论，并通过仿真平台（如CARLA）实践
• 学习强化学习和模仿学习算法，尝试在自动驾驶场景中应用

面试指南

• 对于控制算法问题，先阐述理论基础，再结合项目或仿真经验说明实际应用
• 对于AI方法问题，对比传统方法，说明适用场景和局限性，体现系统思维
• 对于工程问题，强调在约束下取舍和调试过程，展示问题解决能力
• 请解释MPC的工作原理及其在自动驾驶轨迹跟踪中的应用，如何处理约束？
• 你如何设计一个基于强化学习的规划器？与基于优化的方法相比有何优缺点？
• 如何处理自动驾驶中的实时性要求？举例说明
• 描述一个你实现的规划控制项目，碰到过哪些工程挑战？
• 如何验证算法的安全性和鲁棒性？