决策规划PnC实习生-路由规划方向

优缺点分析

角色解读

• 在实习期间，可以深入接触自动驾驶最核心的规划控制技术，积累宝贵的工程经验，为校招进入头部公司打下坚实基础
• 表现优秀者有机会获得转正 offer，毕业后直接加入地平线，成为自动驾驶算法工程师
• 未来可向高级算法工程师、技术专家或技术管理方向发展，成为自动驾驶领域的资深专家
• 负责自动驾驶系统核心的路径规划模块开发，包括全局路径规划和实时局部路径规划，确保车辆能够安全、高效地行驶
• 参与行为决策模块的设计与实现，让车辆在复杂交通场景中做出合理的驾驶决策，如变道、超车、避让等
• 协助自动驾驶车辆的功能集成与调试，将算法部署到实车并进行验证，解决实际运行中遇到的问题
• 编写技术文档和专利，将算法思路和实现细节沉淀下来，为团队的知识积累和知识产权保护做贡献
• 扎实的编程功底，熟练掌握 C++ 或 Python，能够高效实现和调试复杂算法
• 良好的数学基础，包括线性代数、概率论、数值优化等，这是理解和设计路径规划算法的基础
• 对自动驾驶系统有基本了解，熟悉路径规划、行为决策等模块的职责和挑战
• 具备团队协作和沟通能力，能够与算法、软件、测试等不同角色的同事高效配合

申请策略

• 在投递简历时，可以附上一份简短的求职信，表达你对自动驾驶的热情和对地平线的了解
• 关注地平线的官方招聘渠道和校园宣讲会，了解最新的招聘动态
• 突出与路径规划、机器人、自动驾驶相关的项目经历，如课程设计、实验室项目或竞赛项目，并详细描述你的技术贡献和成果
• 强调你的编程能力，特别是 C++ 和 Python，可以附上 GitHub 链接或代码示例
• 如果有数学建模、算法竞赛等获奖经历，务必重点展示，以证明你的数学功底
• 如果有无人车、无人机或机器人相关的竞赛或实践经验，这是极大的加分项，要在简历中突出
• 提前复习和巩固 C++ 编程，特别是 STL、数据结构、算法等，确保能熟练编写代码
• 系统学习常见的路径规划算法，如 A*、Dijkstra、RRT 等，并尝试用代码实现

面试指南

• 对于项目类问题，可以遵循 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）来组织回答，清晰展示你的思考过程和实际贡献
• 对于算法类问题，先阐述基本原理，再分析其优缺点，最后结合具体场景提出优化思路，体现你的深度思考能力
• 对于编程题，先理清思路，写出伪代码，再实现，并注意代码的规范性和边界条件
• 请详细介绍一下你在路径规划或机器人相关项目中的工作，你遇到了哪些挑战，是如何解决的？
• 请解释一下 A* 算法的原理，并说明其优缺点，以及如何优化它？
• 在自动驾驶场景中，如何设计一个安全且高效的路径规划算法？
• 你如何理解行为决策在自动驾驶中的作用？
• 请用 C++ 实现一个简单的数据结构或算法，如链表反转或快速排序