AI-based Planning & Control for Autonomous Driving_CR

优缺点分析

角色解读

• 从算法研究员起步，逐步成长为自动驾驶规划与控制领域的专家，主导核心技术研发
• 可向技术管理方向发展，带领团队负责量产项目的算法落地
• 有机会参与行业前沿技术研究，发表论文并推动技术创新，成为领域内的意见领袖
• 研究并优化自动驾驶系统的规划与控制算法，确保车辆在复杂场景下的安全、舒适和鲁棒性
• 开发自适应和个性化控制策略，通过在线或离线优化调整参数以适应不同驾驶风格
• 探索AI驱动的规划与控制架构，如学习型控制、端到端方法，并进行原型验证
• 在仿真环境和原型系统中进行算法测试、性能对比和评估，并与工程团队协作推动量产应用
• 扎实的自动控制理论基础，熟悉PID、LQR、MPC等经典控制方法
• 熟悉数据驱动或学习型方法，如模仿学习、强化学习、生成式模型
• 精通C++或Python，具备良好的代码实现和调试能力
• 理解自动驾驶系统的实时性、安全约束和工程化要求，具备跨团队协作能力

申请策略

• 关注博世的自动驾驶研发动态，了解其技术方向，在面试中展现匹配度
• 准备一个完整的项目案例，详细说明算法设计、实现和评估过程
• 突出规划与控制相关项目经验，特别是MPC、强化学习等算法的实际应用
• 强调编程能力，展示C++或Python的熟练程度，可附上代码仓库链接
• 如有论文发表或科研项目，务必列出，体现研究能力
• 强调对自动驾驶安全性和工程化落地的理解
• 深入学习强化学习和模仿学习在自动驾驶中的应用
• 熟悉CARLA等仿真平台的使用，积累仿真测试经验

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题，突出个人贡献和成果
• 技术问题先阐述基本原理，再结合项目经验说明应用和优化，最后总结挑战和解决方案
• 对于开放性问题，展示逻辑思维和行业洞察，可提出自己的见解
• 请介绍你使用MPC进行轨迹跟踪的项目，如何设计代价函数和约束？
• 如何将强化学习应用于自动驾驶控制，有哪些挑战？
• 如何处理控制算法在实时系统中的延迟和稳定性问题？
• 描述一次你解决复杂工程问题的经历，如何与团队协作？
• 你对端到端自动驾驶规划与控制有何看法？