自動駕駛 決策規(guī)劃算法 面經(jīng)1

歡迎關(guān)注公眾號：內(nèi)推君SIR，加微信：neituijunsir 加入自動駕駛交流群

Case 1

路徑規(guī)劃算法類：

1、Dijstra算法，算法流程

2、A*算法，算法流程，編程實現(xiàn)的過程中使用了哪些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，項目中在原有方法基礎(chǔ)上有哪些改進，啟發(fā)函數(shù)的設(shè)計，A*與Dijstra的區(qū)別；

3、Lattice

4、Lattice?planner?百度apollo的那個

5、RRT算法流程；

6、一些關(guān)于frenet坐標系的問題；

7、如何設(shè)計一個十字路口左轉(zhuǎn)的算法，包括路徑規(guī)劃與決策兩個部分；

8、現(xiàn)場寫一個軌跡規(guī)劃算法的代碼；

決策算法類：

1、關(guān)于有限狀態(tài)機決策的相關(guān)問題，項目中狀態(tài)機的設(shè)計；

2、馬爾可夫決策過程相關(guān)問題，MDP如何求解，POMDP與MDP的區(qū)別，POMDP如何求解；

3、強化學習相關(guān)問題，DQN、PPO、DDPG算法流程，動作空間的選取，狀態(tài)空間的選取，獎賞的設(shè)計，如何設(shè)置合適的獎賞（逆強化學習）；

4、RL算法在什么環(huán)境里訓練，做過實車實驗嗎，怎么驗證算法的有效性；

5、提高數(shù)據(jù)利用率的強化學習算法有哪些；

編程題：

1、二叉樹的各種題（各種遍歷，求深度等等），鏈表的各種題（反轉(zhuǎn)，合并）；

2、檸檬水找零，力扣860，還被問到過一次如何用RL解；

3、機器人運動范圍，力扣13；

4、八皇后，力扣51；

5、公交車線路，力扣815，難題；

6、不用加號的加法，力扣153；

Case 2

一面

1、自我介紹（基本信息，應聘崗位，具備什么優(yōu)勢）重點突出自己研究方向；

2、項目細節(jié)，從一些控制論和機器學習（可解釋的貝葉斯學習算法）的方面展開，寫了三四張紙（包括簡略的算法結(jié)構(gòu)框圖，一些核心的算法公式），以及拓展的概念和應用場景；

二面

1、自我介紹，項目細節(jié)

2、面試官拓展問項目細節(jié)，為什么不用卡爾曼濾波 ？就對比都說了下GPs和卡爾曼濾波的優(yōu)缺點和項目的契合點；

3、面試官問了解哪些常見的規(guī)劃算法以及比較，算法優(yōu)勢在哪？

4、考察了兩個算法題，一個是車輛在曲線道路行駛的場景下，投影法向量和自身角度狀態(tài)空間表達式；一個是時間速度-空間速度的轉(zhuǎn)化問題；

Case 3

規(guī)劃相關(guān)

1、想保證車輛曲率連續(xù)最小需要幾階約束，

2、曲率在車輛操控上最直觀的體現(xiàn)是，

3、曼哈頓距離與歐式距離的優(yōu)缺點，

決策相關(guān)

1、DQN/Double DQN

2、DQN，PPO區(qū)別

Case 4

1、項目介紹，介紹EMPlanner，Lattice Planner與EMPlanner區(qū)別，介紹HybridA*，D*， HybridA*與A*區(qū)別；

2、八股手撕：Leetcode239.滑動窗口最大值，判斷一個點是否在再三角形內(nèi)部

3、自適應PID

4、控制無人艇與車輛的區(qū)別

5、高速控制畫龍問題如何解決

?

Case 5

一面

1、聊項目

2、A*，D*；

3、手撕：Leetcode102.二叉樹的層序遍歷，bfs與dfs兩種方法；

4、智力題：一塊蛋糕切n刀最多切幾塊

二面

1、項目算法提問

2、HybridA*解決什么問題，算法思想介紹

3、推理題：A，B，C三個角色，C告訴B生日日期，告訴A生日月份，給10個日期選項與一些條件，推理C的生日是哪一天。