规控算法工程师（控制方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕控制算法领域，成为自动驾驶规控模块的技术负责人或专家
• 技术管理路线：凭借扎实的技术功底和项目经验，转向技术团队管理或项目经理岗位
• 领域拓展路线：向预测、规划或更上层的自动驾驶系统架构设计方向发展
• 负责自动驾驶汽车底层控制算法的开发与实现，确保车辆能按规划路径平稳、精确地行驶
• 针对不同车型和执行器进行软件适配、参数标定和性能优化，提升控制效果
• 将算法工程化并在量产平台上部署、调试，解决实际路测中遇到的各类问题
• 精通PID、LQR、MPC等经典及现代控制理论，并能应用于车辆动力学场景
• 熟练掌握C/C++编程及汽车电子开发工具（如CANoe、CANape、CAPL），具备实车调试经验
• 深刻理解车辆动力学模型和系统辨识方法，能够分析并解决复杂的工程泛化问题

申请策略

• 在简历或面试中，强调自己解决实际工程问题的思路，例如如何定位并优化一个控制参数标定不理想的问题
• 提前了解地平线在自动驾驶（尤其是规控）领域的技术路线和量产车型应用情况，面试时可展现你的关注度
• 详细描述参与过的量产车控制项目经验，突出负责的具体模块（如行车控制、泊车控制）和解决的具体问题
• 清晰列出掌握的控制算法（PID/LQR/MPC等）及其应用场景，展示理论深度
• 强调C++编程、CAN通信工具（CANoe/CANape）使用经验及实车调试经历
• 如果有发表相关论文或开源项目，可作为技术热情的证明
• 深入复习车辆动力学建模知识，并尝试用代码实现简单的模型进行仿真
• 系统学习CAPL脚本语言和CANoe高级诊断功能，可寻找开源资料或模拟环境进行练习

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述过往项目，重点突出你的技术决策和量化成果
• 对于算法问题，先阐述原理，再结合具体车型参数或问题场景，说明你的调优思路和权衡过程
• 对于工程问题，遵循从现象到本质的排查逻辑，展示系统性的分析能力和对工具（如CANoe）的熟练运用
• 请介绍一个你负责的量产车控制项目，你在其中具体做了什么，遇到了哪些挑战，最终如何解决？
• 在控制参数标定过程中，你如何平衡响应速度、稳定性和舒适性？请举例说明
• CAN通信中出现丢帧或错误帧，你会如何分析并定位是软件问题还是硬件问题？
• 你如何理解车辆动力学中的‘侧倾’和‘俯仰’现象？在控制算法中如何考虑它们的影响？
• 如果让你负责一个新车型的线控接口适配，你的开发流程和关键检查点是什么？