自动驾驶规控算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 从实习生转正为正式算法工程师，逐步承担更复杂的算法模块设计与优化
• 成长为自动驾驶算法专家，深入研究决策规划或控制方向，引领技术突破
• 向技术管理方向发展，带领团队攻克技术难题，主导产品落地
• 负责自动驾驶决策、规划与控制算法的开发与优化，包括路径搜索、运动控制和行为决策等核心模块
• 协助自动驾驶车辆的功能集成和实车调试，验证算法在实车场景下的表现
• 开发算法研发所需的工具链和仿真环境，提升算法迭代效率
• 熟练掌握C++和Python编程语言，能够高效实现算法并参与大型软件项目
• 具备扎实的数学功底，包括线性代数、微积分、概率论和优化理论
• 了解常见的决策规划或控制算法（如搜索算法、优化方法、PID、MPC等），有相关项目或竞赛经验者优先
• 具备良好的团队协作和沟通能力，能够与工程师和研究人员高效配合

申请策略

• 在简历或面试中表达对自动驾驶技术的热情和对公司技术方向的理解
• 提前了解地平线在自动驾驶芯片和算法方面的布局，展现对业务的关注
• 突出自动驾驶、机器人或相关方向的科研项目、竞赛经历或工程实践
• 强调C++和Python编程能力，最好附上GitHub或个人项目链接
• 展示数学建模、优化算法或控制理论的相关课程或研究成果
• 如果有无人车/无人机/机器人竞赛经验，务必重点描述
• 提前熟悉常见的规划控制算法（如A*搜索、Dijkstra、PID、MPC、LQR等），并尝试手动实现
• 强化C++编程能力，特别是STL、多线程、内存管理等内容，可阅读高效自动驾驶开源代码（如Apollo、Autoware）

面试指南

• 结构化回答：先总体概述，再分模块详细说明，结合项目经验
• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献
• 原理+实践：先讲理论基础，再结合实际应用中的调参或优化经验
• 请介绍自动驾驶决策规划模块的常见架构和流程
• 解释PID控制器的工作原理，并说明其优缺点
• C++中智能指针的使用场景和注意事项？
• 描述一个你参与过的优化算法项目，以及你如何解决其中的难点
• 如何评估规划路径的合理性？有哪些评价指标？