【面试】2023届秋招自动驾驶决策规划控制岗位面试总结 |
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【面试】2023届秋招自动驾驶决策规划控制岗位面试总结
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随着秋招走向尾声，这边总结一下当时记录的部分企业的面试过程吧。 我学习期间的研究方向是深度强化学习，所以项目经历都与强化学习相关，面试官问项目时也会往这方向考察。 鉴智机器人面试岗位：决策规划岗位 笔试笔试出的是力扣原题。2道中等难度+1道困难题。 一面 DDPG，TD3算法流程，区别路径规划算法了解的讲一下强化学习落地难，你的看法控制就业方向窄，建议转决策 二面 A星算法介绍以及实际应用的优缺点，如何解决。在搜索的时候有什么技巧？SAC的梯度传递方式参数正则化trick强化学习落地难的看法模仿学习了解控制障碍函数的使用与势场法有什么区别混合A星Lattice规划 总结当时鉴智机器人是最早面试的几个公司之一，所以体验并非很好，不出意外在二面阶段就挂了。 暴露出的问题：对基础掌握不扎实，底层不够了解，优缺点也不够了解。 亿嘉和岗位：机器人规划控制岗位 一面 MPC和LQR比较优化算法C++容器ROS基础ROS话题并行串行Node间的通信有哪几种感知定位了解什么自动驾驶开源方案强化学习落地很难，目前只有在四足机器人上的效果比得上传统控制，那你觉得强化学习有什么优势？ 总结亿嘉和的面试非常简单，无笔试环节，仅一面就hr面了。面试官问的重点偏向编写语言知识方面，没有询问项目。 科大讯飞岗位：自然语言处理——智能语音方向 笔试科大讯飞的笔试还是不简单的，选择题+3道编程题。 编程题出了一道实现K-means算法的题。 
一面
问项目问强化学习知识点
各种常用的强化学习算法的原理机器学习过拟合、欠拟合知识点
二面
主要问项目
总结
科大讯飞原本报的岗位是决策规划岗位，后来被转到了智能语言方向进行面试。科大讯飞的面试相对来说还是非常简单的，单纯的询问项目和一些知识点问答。不过二面时面试官问我期望薪资多少，我当时并不知道他们能开的是多少，所以随意说了一个较高的数字，然后就没下文了。。 地平线 一面2022.8.19 问项目 做一道数学题：给一个多项式式子，化成二次型表示 f ( x 1 , x 2 , x 3 ) = ( x 1 − 1 ) 2 + ( x 2 − 2 ) 2 + ( x 3 − 3 ) 2 + ( x 1 − x 2 ) 2 + ( x 2 − x 3 ) 2 x 1 , x 2 , x 3 ∈ R f\left(x_1, x_2, x_3\right)=\left(x_1-1\right)^2+\left(x_2-2\right)^2+\left(x_3-3\right)^2+\left(x_1-x_2\right)^2+\left(x_2-x_3\right)^2\\ x_1, x_2, x_3 \in \mathbf{R} f(x1,x2,x3)=(x1−1)2+(x2−2)2+(x3−3)2+(x1−x2)2+(x2−x3)2x1,x2,x3∈R 将该函数写成矩阵和向量的二次型形式。该函数取最小值的充分必要条件是？coding环节：已知一条线段两端点坐标A，B以及一点C，求点C到线段AB的投影点坐标。 意向地 职业规划 二面2022.8.26
地平线是比较可惜的，二面一开始先做题目，由于我当时没写出来，所以面试官直接通知很遗憾了。。 蔚来岗位：自动驾驶规划控制岗位 笔试笔试比较简单，选择题+3道编程题，编程题是力扣题目。 一面 问答 介绍自己。介绍强化学习怎么用的。强化学习用作参数拟合做过吗？说一些自动驾驶的强化学习的应用强化学习与经典方法的优劣PID算法阐述积分饱和现象怎么解决LQR原理PID与LQR的区别MPC原理MPC与LQR区别QP的原理模型的参数辨识有了解过吗汽车动力学模型知识点–车轮的侧偏力MPC或LQR在动力学模型上应用有熟悉吗？无人机项目相关强化学习与经典方法哪种方式比较好目前为什么使用MPC在汽车上的比较少？最优控制与强化学习的联系与区别 手撕代码题 C++实现PID类，需要包含积分饱和的处理。 二面主要问我的项目。 无人车项目经历 修正的过程？二次规划目标函数？与传统控制方法的对比有吗？结果对比 飞机失控研究项目 效果怎么样输入输出？神经网络输入输出Q函数是拟合出来的吗 MBRL MPC怎么使用的为什么要使用RL？这样建模很多是无法保证的 做飞行器和汽车而言，主要差别在哪里？如果要进入这个行业，要从哪几个方面补课呢？每年新兴的算法都很多，工业界用的算法都很保守，你觉得原因是什么？自动驾驶决策难点在哪里？ 无人机决策难点在哪里？控制频率和通信频率 总结蔚来也是面的较早的一批，大概8月份左右，当时做的准备不够充足，二面半小时就结束了。非常可惜。。。 文远岗位：自动驾驶决策规划岗位 一面2022.9.13 项目 安全强化学习运动规划 使用普通规划方法与CBF结合不行吗 如果在无干扰和延时的情况下是可以的，但是面对工况比较复杂时，RL的优势就体现出来了。 融合物理对称性的MBRL 对称性含义coding 求平方根 牛顿法的复杂度 求矩阵的最长递增路径长度 dfsdp搜索方向 总结文远的一面手撕代码只写出来一道，第二道题没写出来，所以没了。。所以题还是得多练，一般手撕题都是力扣原题或者类似的题。 滴滴岗位：自动驾驶决策规划岗位 提前批无笔试。 滴滴提前批一面（40分钟）20220826 自我介绍 项目：飞机失控和安全强化学习 reward怎么设计的稳定性哟普理论证明嘛对比传统方法优点项目：安全强化学习 怎么保证安全的CBF硬约束还是软约束？CBF如何加入到RL训练中的怎么通过二次规划约束怎么给，怎么保证是凸约束求解失败怎么办，如何提高算法求解成功率怎么调整安全阈值的手撕代码：找到 K 个最接近的元素 滴滴提前批二面（40分钟）20220826 面试官介绍 行为规划逻辑回归rule-based 使用率：70-80%优化 使用率：10-20%数据驱动：10-20%控制、规划、交互决策 项目：安全强化学习 控制障碍函数形式如何结合控制障碍函数的输入二次规划目标函数和约束是什么collision cone vector vector底层push_back实现原理原生数组有什么缺点size()和capacity()区别public,protected,private手撕：实现push_back函数 滴滴提前批三面（50分钟）20220901 问项目（30多分钟）做题：给了一道寻找起点到终点的所有路径的编程题 滴滴提前批四面（30分钟）20220909 单纯问项目 总结滴滴大概是我最遗憾的，一路走到了四面，应该是sp了，前面三面面试都挺顺利，可惜最后一面答得不是很好，然后就泡池子无下文了。 以上是当时有记录的一些企业，另外还有面的其它企业当时忘记记录了，现在也已经想不起来当时面试内容是什么。这次秋招总体来看对于我而言是失败的秋招，想去的企业都没有通过，最后接了点击就送的BYD，目前来看算是躺平了，相比其他人来说薪资水平已经远远不在一个起跑线上，只希望自己在入职之后能够生活得很好吧。 最后，附上我当时投递的公司列表： 
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