智驾规控算法专家

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在规控算法领域持续深耕，成为特定场景或核心模块的技术权威，负责攻克前沿技术难题
• 技术管理路线：凭借深厚的技术积累和项目经验，带领团队进行技术攻关和项目交付，向技术经理或总监方向发展
• 跨领域融合：随着自动驾驶技术发展，可向预测、决策、仿真工具链等更广阔的领域拓展，或转向系统架构设计
• 设计并开发自动驾驶车辆的路径规划、速度规划和行为决策算法，让车辆能在复杂交通场景中做出合理、安全的驾驶决策
• 实现车辆横向（转向）和纵向（加减速）的精确控制算法，确保车辆能精准、舒适地跟踪规划好的轨迹
• 通过仿真测试和实车调试，持续优化算法性能，解决实际行驶中出现的各种问题，提升系统的鲁棒性和舒适性
• 深厚的数学与控制理论基础：需要精通运动规划、最优控制（如MPC, LQR）、凸优化、车辆动力学等理论知识
• 扎实的工程开发能力：需要熟练掌握C++编程，并有在Linux环境下进行大规模代码开发和维护的经验
• 自动驾驶系统全链路理解：需要熟悉从感知、预测到决策规划的整体流程，并具备与上下游模块（如感知、预测）协作对接的能力

申请策略

• 研究公司技术路线：在申请前，尝试了解吉利汽车在自动驾驶（尤其是商用车）领域的技术路线图和重点方向，在面试中展示你的契合度
• 准备复杂场景的思考：针对面试中可能涉及的复杂交通场景博弈、系统失效处理等问题，提前思考自己的解决思路和算法框架
• 突出控制理论与算法经历：重点描述在最优控制、路径规划、轨迹优化等方面的项目经验或研究成果，最好有可量化的指标（如规划速度提升、跟踪误差降低）
• 强调C++与工程化能力：列举使用C++进行算法开发、优化和在Linux环境下进行工程部署、调试的具体经验
• 展示对自动驾驶系统的理解：描述在完整规控模块或涉及感知-预测-规划链路的项目中所扮演的角色和解决的具体问题
• 深化控制理论与算法实践：系统复习MPC、LQR等算法，并尝试在开源项目或仿真环境（如Carla）中实现，积累实战案例
• 提升C++工程能力：关注C++新特性、性能优化、多线程编程及Linux系统编程，这些是大规模工程代码的基础
• 了解行业技术动态：持续关注学术界和工业界在规控领域的最新进展（如基于学习的规划、端到端方案等），保持技术敏感性

面试指南

• 项目/技术问题回答框架：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述
• 重点突出你面对的技术挑战、你的分析思路、采取的具体算法或工程方法，以及最终量化的成果
• 场景/算法设计问题框架：首先明确问题定义和约束条件（安全性、舒适性、效率），然后分模块（如感知输入处理、决策逻辑、轨迹生成、优化求解）阐述设计思路，并说明如何验证和迭代
• 算法比较问题框架：从适用场景、优缺点、计算复杂度、工程实现难度等角度进行对比分析，说明在实际工程中如何根据具体需求进行权衡和选择
• 请介绍一个你过去负责的、最复杂的运动规划或控制算法项目，你遇到的最大挑战是什么，如何解决的？
• 在城市NOA场景中，如何设计算法处理无保护左转或环岛等复杂博弈场景？请阐述你的思路
• 如果规划模块输出的轨迹在跟踪时发现跟踪误差过大或乘坐不舒适，你会从哪些方面分析问题并优化？
• 如何平衡轨迹规划的安全性、舒适性和通行效率？请举例说明