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传统车辆转规控算法岗秋招记录
基本信息:本硕985传统车辆方向,自学转规控方向,两段开源项目,一段混动相关实习一段智驾相关实习,提前批投的主要是规控/控制算法方向 一些自己的思考吧(8.16记):面这些智驾赛道到现在,感觉他们面试中问到的关于车辆的东西微乎其微,面试官更关注代码能力和对项目的熟悉程度(做了什么,哪些创新,哪些方法,使用这些方法的原因,优化,实际应用场景)。我本人是自己找的项目做,然后看的论文加了自己的东西,受限只能做仿真,面试中经常被提到缺少实车经验(这个真的很重要,尤其对做控制的人),其次自己的代码能力薄弱,只能慢慢补足。有相同规划的友友一定要提前准备,早点开始刷题,然后深挖一下自己项目里的东西,最好不要仅仅是复现别人的或者只是调参。控制算法本身就挺成熟了,如果只会控制算法其实有点劣势,但是能把这一块做精做深,面试也一定够的,共勉! (8.24记)刚说完问车辆知识的不多就被文远的面试官打脸了,于是这些天补充了些车辆动力学和理论力学的知识,还有控制学的书也重新捡起来看,重点关注零极点配置,稳定性,常用的控制算法的推导过程,过程参数的影响和优化途径。 美的库卡中国(机器人运动控制) 状态 8.3一面: 项目中用到的控制算法的调参方式;假设一个场景,分析问题和调控方法;常用控制算法对比;c++相关:面向对象的三大特征,展开说说“继承”;虚函数和纯虚函数的区别;使用的本地IDE(Visual Studio)底层原理清楚吗?其他:对库卡中国的了解,职业规划。 通过 8.29二面(40min): 面试官很nice,很注重控制算法基础的考察,问了LQR的cost function,LQR的模型线性化,线性化方法了解几种,稳定性分析,出了一个车道保持的场景题,反问了对代码能力的要求?答:主要是C语言,对控制算法要求更高,代码要求能读懂能改。 待反馈 华为车BU 状态 7.27 机考,算法题(2h): 1.统计表达式计算时间; 2.九宫格; 3.最优城市高铁修建方案; 通过 8.9一面(40min): 项目里的控制算法的实现细节,深入聊了实现过程,做了哪些优化;提出一种实际问题问解决思路;了解过哪些控制算法,对比一下;对混动实习的PHEV架构表示好奇,深入问了PHEV动力学仿真和电车的区别; coding:编写一个字符串压缩程序将字符串中连续出现的重复字母进行压缩,并输出压缩后的字符串。压缩规则:(1) 仅压缩连续重复出现的字符。比如字符串“abcbc”由于无连续重复字符,压缩后的字符串还是“abcbc”。(2) 压缩字段的格式为“字符重复的次数 + 字符”。例如:字符串“xxxyyyyyyz”压缩后就成为“3x6yz”。 通过 8.10 二面(50min): 两个项目分别展开深入问,LQR实现的流程和细节,MPC在实际应用中如果出现无法求解或者跟踪精度较差,有哪些调节方式?MPC和LQR在实际应用中的差别?你觉得动力学建模中有哪些是要格外关注的? coding:给定一个无序正整数数组nums,以及一个正整数target。请计算,能否从nums中选取若干个元素,使其和为target,可以则输出true,否则输出false。 通过 8.16业务主管面(30min): 主要聊项目,做了哪些工作,哪些改进。算法在实际中和仿真中的差异有没有考虑,有没有实车调试经验。抓住我说的话反问了很多点,偏传统方向为什么想做控制?你觉得你有哪些优势?想base哪里(我回答北京,比较严肃的告诉我规控岗可能主要在上海,问我是否能接受,告诉我控制算法比较成熟了,他们更愿意要一些有过经验可以直接上手的,我如果进组了可能有很多要积累的。 通过,泡池子 地平线 状态 (注:提前批内推码免笔试) 8.5一面(1h): 项目方面深入问了自己的思考和优化(抗扰观测器)和(动态加权矩阵的LQR)如何实现,MPC的实现过程等 coding:1.已知lnx+x^2在(0,1)内有解,用数值方法求解,精度0.0001.(牛顿法或二分法) 2.从矩阵左上角走到右下角路径加和的最小值,并要求输出最短值对应的路径。 通过 8.5二面(40min): 面试官是做控制出身的,问的比较深,给了很多实际的场景,提问控制的方法和可行性分析,MPC和LQR的区别,不同的车辆模型的区别,控制算法的选择等;之后是对部门业务的详细说明; 通过 8.19三面(1h): 展开问了项目,交流了算法的细节,出了两道开放性题目。聊了职业规划,自我评价,反问了新入职员工的培训流程。 通过 8.30HR面 文远知行 状态 7.24 机考,算法题,每题一百分:1.自动驾驶线路; 2.植物大战僵尸(模拟); 3.两台扫地车对角线遍历,类似leecode.498对角线遍历 OC两道,通过 8.15一面(1h): 深入问了项目中用到的横纵向算法,问了线性化方法中的前向欧拉和中值欧拉,问了LQR动态矩阵,我选择的控制量及选择原因,对比MPC和LQR,SCANer仿真软件的应用和接口知识。 Coding:给定一个无序不连续数组,用最小交换次数排序,理解错了题意用了桶排序,后面被告知用快排加一个哈希表记录然后知道下标后再交换,面试时没完全理解题意最后没通过,感觉自己代码能力还欠缺很多。没想到面试官给了机会,附上后来写的代码: #include<iostream>#include<vector>#include<unordered_map>#include<algorithm>using namespace std;int main() { vector<int> nums; int x; while (cin >> x) { nums.push_back(x); } int cnt = 0; unordered_map<int, int> hash; vector<int> tmp = nums; sort(tmp.begin(), tmp.end()); for (int i = 0; i < tmp.size(); i++) { hash[tmp[i]] = i; } for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { if (hash[nums[i]] ==i ) continue; else { int tmp1 = hash[nums[i]]; swap(nums[i], nums[tmp1]); cnt++; } } for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { cout << nums[i]<<" "; } cout << endl; cout << cnt; return 0;} 通过 8.18二面(1.5h)降维打击的面试,全程高能。问了MPC的稳定性判定方法,PID调参的方法,接着出了很多题目(英文,涉及知识包含刚体动力学、旋转坐标系 、车辆二自由度模型、侧偏角产生的原因(深入的问),什么情况下侧偏角会增大等)高压面试,面试官不苟言笑,没有互动只有不断的追问和出题,最后coding是一个类似于leetcode435无重叠区间的题目。 感谢信 科大讯飞 状态 7.23机考,选择题加三道算法题,选择题范围很广,大都不会。算法题: 1.排序题,加一个判断条件; 2.朴素贝叶斯算法(完全不会); 3.模拟计算器; 通过 8.14一面(错过) 8.21一面(20min)问了点项目的知识,主要问了其中一段实习经历,问了用到的软件和算法 我给记错时间了(潜意识里觉得不会周天面)给错过了,HR说再帮我约时间不过估计悬了,不过这周又被捞了; 8.30二面 蔚来汽车 状态 开始投了一个系统设计岗(官网描述非常笼统),到二面才发现和自己学的一点不匹配,于是终止流程重新走下面的;(所以投的时候一定要慎重,不然白白浪费时间); 8.5号收到转向控制算法工程师的笔试邀请 待更新 特斯拉 状态 投的电池先进工艺工程师(研究生期间做燃料电池动力学仿真) 通过简历筛选 8.19一面(30min):英文自我介绍,主要问了电池方面的知识,偏笼统的问,问了研究生做的项目和发的论文,介绍了岗位内容 通过 8.24二面(30min)问了电池pack的技术,问了电芯的组成和工艺等等,强调了英语交流的能力,介绍岗位 通过 理想汽车 状态 8.16一面(40min): 投的是底盘电控工程师,主要针对项目对控制算法深入问,对MPC问的较多,诸如考虑滑移率和轮胎附着系数的MPC应用场景,MPC的控制序列只取第一个值作为控制输入,如果想优化效率,可以采取哪些优化措施。路面附着系数突变对MPC的影响?问了做过的仿真有哪些场景,做一些对比,这些场景更考验哪方面的跟随能力。 通过 8.13二面(1h):问了项目的整体实现,归纳概括难点进行说明。问了算法优化的方向,对可行性提出疑问并探讨了几个问题,介绍了岗位技能需要。 通过,发放意向书 上汽泛亚智驾中心 状态 8.17一面:聊了MPC和LQR算法,介绍算法实现细节,算法对比,算法的适用性和工业场景的适用性,向我介绍了泛亚这边做泊车和车道保持用到的控制算法。两个面试官,聊得很轻松。 通过,发放意向书 智加科技 状态 8.23一面(1h):面试官是控制算法出身,问的问题很有深度,主要就控制系统的稳定性深入很多问题,涉及到零极点配置,稳定性的概念,稳定性的判别方法,无输入系统如何判断是否稳定,LQR和PID能否在横向控制中实现一样的效果,两者的相似之处,你觉得应该怎么实现,coding是写一个PID控制的类,提供对外接口,接受观测值和参考值,输出控制量。 待反馈 大疆 状态 机考:忘记具体的日期了,主要是现代控制理论和自动控制的知识,题目很新颖也挺难的,答的不好 通过 8.30一面 其他一些智驾赛道的企业 状态 暂未开始流程或者我已经被默认刷掉了(苦笑.jpg) 待更新
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