2023-09-02 11:36 已编辑元戎启行_研发_开发工程师

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自动驾驶规划算法面经汇总

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元戎启行

23.8.25 一二面

出自

1. 自己选几个项目进行介绍，没有过分深入探究，简单了解一下；

2. EM planner & Lattice planner；

3. EM为什么要先规划路径后规划车速；

4. 决策的作用？

5. 无保护左转涉及的问题？

6. C++使用的多不多？

7. const的三种用法；

8. 智能指针（每次面试都有）；

9. 虚函数；

10. stl知道哪些？vector了解多少？

11. 手撕：非递减数组中查找某个数字第一个和最后一个的下标（时间复杂度logN）

8.31 更新：二面

深入交流两个项目30分钟，极其痛苦。手撕图论里的有环检测，一开始对题目理解不清导致后面非常紧张，写完了但应该有bug，然后讲解思路、时间复杂度、空间复杂度。

22.8.25出自

1. 自己选几个项目进行介绍，没有过分深入探究，简单了解一下；

2. EM planner & Lattice planner；

3. EM为什么要先规划路径后规划车速；

4. 决策的作用？

5. 无保护左转涉及的问题？

6. C++使用的多不多？

7. const的三种用法；

8. 智能指针（每次面试都有）；

9. 虚函数；

10. stl知道哪些？vector了解多少？

11. 手撕：非递减数组中查找某个数字第一个和最后一个的下标（时间复杂度logN）

22.7.20

出自

二面凉经

元戎启行规划算法工程师二面，面试官很友好，但我实在是太菜了，考了很基础的迪杰斯特拉算法原理，给我问懵了，题说说思路，做不做得出来，其实不太重要。

22.7.14

出自

申请的元戎启行规划算法工程师提前批，周一晚上六点打电话约面试，因为面试官是在海外，所以要早上面试，于是我约定到周四早上八点首先是自我介绍然后他会问你简历中所写的项目的细节之后就是coding在矩阵中寻找递增的最长路径，dfs可解，当然我没写出来，写的有bug总体面试体验良好，因为面试官本身就是规划算法组的技术人员，所以聊的都是干货，没有那些虚的，只要你简历写得都是真的，能说明白细节就行

百度Apollo

23.5.23

出自

三道算法题。。。这就是Apollo么

如何寻找二次曲线（离散的点连成的）的最小值
迷宫问题
二叉搜索树

技术面

我的项目是：使用PPO水了一篇文章；复现了IMPALA算法；熟悉一些强化学习算法

基本的强化学习算法：DQN系列，PPO，On-Policy Off-Policy等，问的很深
文章中的强化学习建模（状态、动作、奖励函数等），网络结构
对于A*的了解么？Hybrid A*优化在哪里？
EM Planner和Lattice Planner的主要思想介绍？

项目都是由浅入深提问，具体细节有点模糊，所以写在简历上的项目一定要吃透！

21.7.14

出自

问项目课题。

强化学习相关知识提问（Off-policy/On-policy, MC/TD区别）。

路径规划相关算法提问（A*，RRT）。

手撕：LeetCode120.

三角形最小路径和

面试体验很好，手撕出来了，但其他方面没回答好，凉。

蔚来

22.9.13

出自

自身情况：985硕，无文章，一段大厂机器人方向实习。硕士期间方向是机器人运动规划，想转行自动驾驶规控。

时间线：7.15投简历（提前批），7.22笔试，7.28一面，8.4二面，8.11三面，8.16四面，8.24hr面，9.6拉群沟通（算是OC）9.13意向。

一面7.28（45min）：

自我介绍

讲项目，他全程没说话，听我介绍了10分钟后说：我不懂机械臂规划这一块，谢谢你的分享，学习到了。

接着问了入门级的机械臂规划问题。

接着问了点八股：讲讲C++内存模型，不是很明白他问的是啥，就给讲了一下堆栈和常量区。

接着问一个二维平面的点，先平移再旋转，如何构建这两个变换的矩阵。

无八股

手撕只是让我讲一下青蛙跳台阶问题的思路，直接说用动规，十秒钟结束话题。

反问：你们pnc有多少人？60多。

二面8.4（45min）：

（女面试官，全程有点压力面，有点暴躁的感觉）

自我介绍

讲项目，一直追问项目你有什么自己的创新点。

还问我把我的机械臂在线规划算法用在车避障要怎么做，要我现场设计一个例子。

无八股

手撕：两个队列实现一个栈（写到一半问我你思路是什么，我说思路说到一半打断我，问我为什么有这个思路。最后还剩最后一行要写完了，她说45min到了，面试结束）

反问：故意再次问了你们团队多少人？答曰：中等规模。（哈哈果然敷衍）

三面8.11（45min）

（这好像是小主管面）

自我介绍和项目介绍十分钟

然后聊项目聊15分钟

问常用的控制算法?

车规划算法了解哪些？

车上面有哪些软约束和硬约束?

八股：struct和class区别，虚函数和纯虚函数区别。遇到core dump怎么解决?

Ros的topic和节点关系，和service有啥区别?

可以两个节点发一个topic吗?

Linux里面查看文件有哪些命令?

远程copy文件用什么命令?

用过pdb调试吗？

反问：会不会因为我不对口刷我？

答曰：对校招会比较宽松，但是相反的，熟练上手是要花时间的，还是会考虑一些对口因素（意思是55开？）

四面8.16（15min）

没让我自我介绍

上来先说：我看你面评，coding评价一般。没有自动驾驶背景。（想表达我很菜的意思？）

你是做机器人的，为什么想要做自动驾驶？

问项目，气场有点强，喜欢打断我。

反问：我没反问，只是表达了自己虽然做机械臂规划但是和车规划在数学层面是一样的，只是维度差异（本想舔一波表达自己方向具有相关性，结果好像踩坑了）

他说自己本科时候就是做robot arm出身的，然后说其实车的规划问题并不是一个低维的问题，不能用joint数量定义这个维度。（但总体也挺友好没有为难我，可能都是做机械臂出身所以网开一面？）

期望工作地点？

hr面8.24

自我介绍, 说让我自由发挥介绍自己各方面，自己掌控面试节奏。

读研期间积累的机器人相关的方法论？

你觉得自己做的东西的优势是啥？

对薪资有没有预期？

反问：涨薪和晋升机制？薪资没有普调，按照绩效来，绩效不好没有涨薪。晋升会伴随着涨薪，每年有两次考核（这里没听清，具体是一次还是两次不确定）。

9.6拉沟通群，说是本周会发意向，结果那一周没发，hr解释说休假了。

9.13意向。

22.7.14

出自

985本硕，两篇自动驾驶相关的paper，三段实习经历

6.20投简历 7.4评估中 7.8收到测评 7.13一面 7.15二面 7.17笔试 7.19三面 7.25主管面 8.2HRBP面 8.4已OC

一面(7.13) 30min：

1. 自我介绍

2. 问第一篇paper的内容(问大致做了什么)

3. 问第二篇paper的内容(其中一个点具体细节，和其他方案的对比，优缺点，如果多个交通参与者行驶到同一个点会不会对我们的车辆有影响)

4. coding，写一个函数计算一个点到一条直线的距离

当时还以为是要任意纬度空间的，结果面试官说写个平面上的就行，一行代码搞定

7.14：一面已通过约了7.15的二面

二面(7.15) 60min：

二面问的很多，很细

C++部分：

1. C++的编译方式，局部变量储存在哪个区？

2. debug方式。如果代码运行后，运行到固定的某个地方后崩溃了，和运行不知道哪里忽然就崩溃了，而且发生崩溃的时间不同，你分别怎么处理？

3. const作用？int* const 和const int* 的区别？函数后面加一个const有什么作用？

4. C++的继承中，public private和protected三种类型继承的区别？一般用哪一个？为什么？

5. 多态的类型?分别用于什么场景？使用条件？

6. 在A中写了 include<B>,在B中写了include<A>,会出错，怎么解决？

7. 常用的STL容器？vector不断扩容会发生什么？使用reserve如果无法预先知道预先分配的内存要如何做出改进？

8. unordered_map和map的区别，底层实现，效率稳定性等

Python部分：

1. C++中有值传递和引用传递,python里面没有，那么如何知道python里面一个变量是值传递还是引用传递？

2. open()和with_open()的区别

机器学习部分：

1. 第二篇paper里面用到的神经网络讲一下。和传统轨迹预测网络的优点缺点对比？其他轨迹预测网络会用到哪些模型？

2. 第二篇paper里面loss函数为什么这么设置？loss函数的意义是什么？实际根据什么设计loss函数？

3. KL散度和交叉熵的区别和联系？

4. 神经网络模型的可解释性

其他部分：

1. 个人规划。想做规划预测还是决策？为什么？

2. L2自动驾驶和L4自动驾驶的区别

coding：

1. 描述k-means算法流程，用C++写一个k-means算法

反问环节

1. 实际开发中很少用到刷leetcode题目用到的那些思想，为什么有的面试官那么喜欢考?

2. 部门目前的研究，主打L4还是L2？

面试官挺客气的，能感觉出来学识很渊博，有的地方会和你很详细的讨论讲解

基本都答上来了

7.18：二面通过，约了7.19的三面

三面(7.19): 1h

1. 凸优化问题，KKT条件，如果在最优解在一个凸区间内，这个解有什么特点

2. 讲一下ADMM算法

3. 数值计算龙格问题，如何优化

coding：

1.推导最小二乘argmin (Y-βX)^T * (Y-βX)的解，X满秩

2. 给一个限制条件

argmin (Y-βX)^T *

(Y-βX)

subject to Aβ=B

求出这个优化问题的解

3. 如果2中的X是m*n维的;A是k*m维的，秩为k，k<m，这个问题有几个解？为什么？

很硬核= ＝

7.20：做好收感谢信的准备了，结果HR通知说三面通过，约了7.25的leader面

四面（7.25，leader面）：20min

问了问两篇paper，针对其中的有一些点讨论了一下

又询问期望地点，以后的打算

差不多20分钟结束

面试官还是一如以往的客气

7.28：四面通过，HR询问了期望城市，约了8.2的HR面

8.2（HRBP面）：

聊聊天

8.4：终面通过，已OC

滴滴

21.10.18

出自

滴滴不用多介绍了吧，dddd，一天三面

一面

项目介绍

手撕：

Leetcode206.反转链表
没找到原题，手撕dijkstra

二面

手撕：

剑指offer39.数组中出现次数超过一半的数字
没找到原题，按输入重建二叉树，输入[1,2,3,4,5,6,7,8,9]建出相应的二叉树返回根节点.

三面

手撕:

没原题，给定一个字符数组中由R G B三个字符组成。相邻两个不同的字符可以合成另一个字符，如[R G B R G]->[B B R G]->[B G G]->[R G]->[B]。输入：一个字符数组输出：完成消除后的数组大小，对上述例子输出1.

小结

一面小哥哥是我见过最温柔的面试官没有之一，二面的姐姐也还不错，三面时间较短面试官比较着急下个面试。总体来说，感觉滴滴不像是招的算法，像开发，面试官也没有一个是对口的orz。但该说不说体验还是很ok的，效率相当快基本是三连面。问HR说没收到意向就是凉了，现在还没收到我凉了。在网上看到说可以在这个链接查进度，我查了显示面试中估计不太准，有需要的小伙伴可以自己试试哈。

哪吒

23.7.31

出自

一面

自我介绍

深度学习的激活函数有哪些

深度学习训练的时候爆显存的原因有什么

python的深浅拷贝？

反问

二面：

手撕了四道算法题（以为凉凉了，没想到捞了一手）

01 遍历二叉树

02 回文数

03 链表有无环

04 递归

三面

c++代码到可执行文件经历了什么？

三次握手

最小二乘法

线性代数求解方程

HTTP、HTTPS

TCP、UDP

数据链路层的作用

进程线程

什么是堆？什么是完全二叉树？

路径规划算法有哪些？

反问

21.10.13

出自

一面（1013）

项目课题细谈

A*，D*

手撕：Leetcode102.

二叉树的层序遍历

，bfs与dfs两种方法。

智力题：一块蛋糕切n刀最多切几块

二面，高管面（1014）

自我介绍

项目算法提问

HybridA*解决什么问题，算法主题思想介绍

职业规划，行业问题

推理题：A，B，C三个角色，C告诉B生日日期，告诉A生日月份，给10个日期选项与一些条件，推理C的生日是哪一天。

HR（1018）

哪吒的面试体验，真挺不错，面试官愿意花时间和你交流/解答一些技术行业相关的问题。高管面更nice，leader非常友善整个面试过程也是相互交流沟通的一个过程。起初我是非常希望能加入的，直到HR电话来了，通知面试过了，但薪资是按照学校背景安排的，就双非不当人工资远低于平均水平...这还是算法岗，可惜了可惜了。