自动驾驶规控算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习结束后可优先转正，成为正式自动驾驶算法工程师
• 积累项目经验后可向高级算法工程师、技术专家方向发展
• 也可横向扩展至系统架构、仿真平台等方向
• 负责自动驾驶中决策、规划、控制算法的开发与优化，覆盖路径规划、行为决策、运动控制等核心模块
• 协助自动驾驶车辆的功能集成与调试，包括实车测试与仿真验证
• 开发算法研发工具，提升开发效率和算法迭代速度
• 熟练掌握C++/Python编程语言，具备良好的编码习惯
• 扎实的数学功底，熟悉线性代数、概率论、优化理论等
• 了解常见的规划控制算法（如搜索、优化、PID、MPC）者优先
• 具备团队协作能力，善于沟通表达

申请策略

• 提前了解地平线自动驾驶技术栈和产品线
• 在面试中展示对算法原理的深入理解，而非仅仅使用
• 突出与决策规划控制相关的项目经历或研究论文
• 强调C++/Python编程能力和算法实现细节
• 如有无人车/无人机竞赛或工程经验，务必详细描述
• 复习机器人学中的规划控制经典算法（A*、DWA、MPC等）
• 强化C++编程，尤其是面向对象和性能优化
• 了解自动驾驶系统整体架构，包括感知、定位等

面试指南

• 对于算法原理问题，先用简洁定义回答，然后举例说明应用场景，最后指出优缺点或变种
• 对于项目经历问题，采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出个人贡献和遇到的技术难点
• 对于编程问题，先阐述思路，再写伪代码，注意边界条件和复杂度分析
• 请解释一下PID控制器的原理和调参方法
• 如何实现一个基于Dijkstra的路径规划算法？
• 在自动驾驶中，如何处理动态障碍物的避障问题？
• 请描述一个你参与过的机器人或无人车项目，你负责的部分是什么？
• C++中虚函数的作用是什么？多态如何实现？