路径规划算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 可向高级机器人算法专家、SLAM负责人或具身智能系统架构师方向发展，深入探索AI与硬件结合的前沿领域
• 专注于四足机器人的运动智能核心，负责让机器人在复杂环境中‘看得清’（感知）、‘站得稳’（定位）且‘走得通’（路径规划）
• 需要深厚的算法理论基础（A*, RRT等）和极强的工程落地能力（C++/ROS2），能处理多传感器数据融合

申请策略

• 重点准备关于‘如何处理极端工况’和‘算法实时性与精度的权衡’的技术问答，展现工程思维
• 突出展示过往在导航规划领域的完整落地案例，强调C++性能优化能力和ROS2实战经验，列出相关顶会论文或专利
• 复习经典规划算法原理，熟悉最新的多模态融合感知技术，强化C++在实时系统中的编程技巧

面试指南

• 使用STAR法则描述项目背景、任务、行动（具体算法选择与调优细节）和结果（量化指标）
• 对于技术问题，先讲理论依据，再结合工程实践中的坑和解决方案
• 请详细解释你之前项目中使用的路径规划算法及其优缺点
• 在多传感器融合中，如何处理不同传感器之间的时间同步和空间标定？
• 面对动态障碍物，你的局部规划器是如何保证实时性和安全性的？
• 如果在真机部署中发现仿真与现实的Sim-to-Real差距较大，你会如何排查和优化？
• 重温ROS2通信机制与常用导航栈（Nav2）源码，准备1-2个深入的技术难点攻克案例，了解四足机器人动力学特性