自动驾驶规控后处理与控制算法工程师_XC

优缺点分析

角色解读

• 在该岗位可深耕规控算法领域，成为自动驾驶核心专家，参与多代产品研发
• 可向系统架构师或技术管理方向发展，领导规控模块整体设计
• 博世全球平台提供跨国项目机会，便于拓展国际化视野与资源
• 开发路径与速度规划的后处理算法，包括轨迹平滑、约束校验、碰撞修正等，确保算法输出满足车辆动力学和安全约束
• 设计横向/纵向控制算法（PID/LQR/MPC），实现车辆对规划轨迹的稳定跟踪，解决高速、弯道等场景下的控制难题
• 搭建仿真测试环境，使用CarSim/Prescan/Simulink进行场景仿真与回归测试，支撑算法快速迭代
• 参与实车道路测试与调试，解决轨迹抖动、跟踪超调、执行器延迟等实际问题，确保功能量产落地
• 精通C++/Python编程，熟悉ROS和Simulink开发环境，具备算法工程化能力
• 扎实的车辆动力学与自动控制理论基础，深入理解PID/LQR/MPC等控制算法
• 熟悉自动驾驶规划架构（一段式/两段式），理解AI规划模型输出特点
• 具备实车标定和调试经验，能够独立排查和解决实车问题

申请策略

• 面试前了解博世智能驾驶与控制系统事业部的最新动态和量产车型
• 准备一个完整的项目故事，涵盖算法设计、仿真验证、实车调试及最终结果，体现闭环能力
• 突出规控算法项目的完整落地经验，特别是从算法开发到实车调试的全流程案例，量化性能提升
• 强调对路径规划、控制算法的深入理解，详细描述方案设计、参数调优过程
• 展示使用CarSim/Prescan/Simulink等仿真工具的经验，以及ROS开发能力
• 如果有AI规划模型相关经验，如端到端规划或后处理优化，务必重点强调
• 加强对AI规划模型（如端到端神经网络）的学习，理解其输出特性和常见问题
• 实践车辆动力学仿真，掌握CarSim高级功能，提升场景搭建能力

面试指南

• 使用STAR法描述项目经历：情境、任务、行动、结果，重点突出你的贡献和量化成果
• 对于算法问题，先阐述原理，再结合具体场景说明应用和调优经验，体现理论与实践结合
• 针对故障排查问题，展示逻辑链：观察现象→提出假设→验证数据→定位根因→解决闭环
• 请详细介绍一个你负责的规控项目，如何解决轨迹抖动问题？
• 比较PID、LQR、MPC在车辆控制中的优缺点及各自适用场景
• 在实车调试中，你遇到的最棘手的问题是什么？排查思路是怎样的？
• 如何对一段式AI规划模型的输出做后处理，使其满足动力学约束？
• 描述横摆角约束的含义以及如何在校验中实现