标定算法工程师/专家-【自动驾驶】

优缺点分析

角色解读

• 从传感器标定算法开始，逐步深入自动驾驶感知系统整体架构，成为感知算法专家
• 可横向扩展至定位、建图、规划控制等领域，提升系统级理解
• 长期可向技术经理或架构师方向发展，带领团队攻克自动驾驶核心技术难题
• 设计自动驾驶传感器的内参、外参标定算法，包括下线车间标定和道路在线标定
• 与供应商协作搭建标定车间场地，并开发高效的标定工具和流程
• 开发多传感器标定验证系统，确保标定结果的准确性和鲁棒性
• 参与自动驾驶系统整体调试，解决传感器融合中的标定问题
• 精通摄像头、激光雷达、IMU等传感器原理及标定算法，熟悉平面标定、手眼标定
• 扎实的SLAM基础（如LiSLAM、viSLAM）和多视图几何知识
• 熟练掌握非线性优化算法（如Gauss-Newton、LM），并能在C++/Python中实现
• 熟悉Linux/ROS开发环境，具备良好的代码风格和调试能力

申请策略

• 提前了解哈啰出行的自动驾驶业务方向（如共享单车场景下的低速无人车），在面试中体现对业务的理解
• 准备一个完整的标定项目案例，从问题定义、方法设计到结果分析，展示系统性思维
• 突出传感器标定相关项目经验，包括具体使用的传感器类型、标定方法及精度指标
• 展示SLAM或多视图几何方面的研究成果或开源贡献，如GitHub仓库
• 强调编程能力，尤其是C++和Python的实战项目，以及ROS下的开发经验
• 如有批量标定或自动化标定工具开发经验，务必详细描述
• 复习非线性优化理论和常用库（如Ceres、g2o），动手实现至少一种标定算法
• 熟悉摄影测量或计算机视觉中的标定工具箱（如Kalibr、OpenCV calibrateCamera）

面试指南

• 对于标定原理问题，先阐述数学模型（如针孔模型、畸变参数），再结合工程实践讲设计思路
• 对于优化问题，强调对代价函数、雅可比矩阵和求解器选择的理解，并说明实际调试经验
• 对于项目经验问题，使用STAR法则：背景、任务、行动、结果，突出量化指标
• 请解释相机内参标定的原理，并说明如何设计一个自动化的标定流程
• 介绍一下你对Lidar和相机联合标定的理解，常用的标靶和优化方法有哪些？
• 在非线性优化中，你如何选择初始值？如果优化不收敛，你会如何调试？
• 你如何评价一个标定结果的精度？有哪些指标和验证手段？
• 描述一个你参与过的传感器标定项目，包括遇到的挑战和解决方案