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第 34 页面试题

筛选题目 公司、岗位、知识点

网易 / 机器人

机器人固定轨迹跟踪误差时好时坏，如何定位原因？

这题考轨迹跟踪问题的工程诊断思路，回答要按可复现、分段量测、传感器误差、控制闭环、执行机构和环境扰动逐层排查。

机器人

博世 / 自动驾驶算法

自动驾驶感知路线中，多模态、纯视觉和激光雷达方案如何比较？

这题考自动驾驶感知路线的工程取舍，重点是比较信息维度、误差来源、成本、冗余、可验证性和边界场景，而不是简单判断哪条路线先进。

传感器融合点云

海康威视 / SLAM 算法

跑过哪些开源 SLAM 算法，如何比较优劣？

这题考是否真正跑过 SLAM 系统并做过工程对比，回答要围绕传感器输入、前端跟踪、后端优化、回环、地图表达、实时性和失败场景展开。

SLAM 算法工程

博世 / 自动驾驶算法

Occupancy 感知算法的核心思路和适用边界是什么？

这题考对 Occupancy 感知的理解，重点是把三维空间占据建模、可见/不可见区域、不确定性、传感器融合和下游规划边界讲清楚。

Occupancy 感知自动驾驶感知算法

虹软 / 自动驾驶算法

相机标定怎么做，需要哪些内外参？

这题考相机模型和标定工程流程，回答要讲内参、畸变、外参、采集约束、重投影误差验证和多传感器坐标对齐。

相机标定感知算法

虹软 / 自动驾驶算法

自动驾驶项目中激光雷达选型要看哪些指标？

这题考传感器选型的工程视角，重点是把感知需求、点云质量、机械安装、同步接口、环境可靠性、成本和闭环验证联系起来。

LiDAR 自动驾驶感知算法

虹软 / 自动驾驶算法

Tracking 中目标速度通常如何获取？

这题考目标跟踪里的速度估计来源，重点是测量差分、滤波状态估计、传感器直接测速、坐标补偿和误差诊断。

目标跟踪自动驾驶感知算法

OPPO / 机器人测开

机器人避障怎么实现，做了什么改进？

这题考机器人避障的系统实现和改进复盘，回答要覆盖感知、局部地图、风险评估、规划控制、测试验证和边界条件。

机器人机器人避障测试开发

网易伏羲 / 机器人测开

挖掘机安全测试怎么设计？

这题考工程机械机器人安全测试设计，重点是危险源识别、感知控制闭环、急停限位、人机环境交互和分级验证。

机器人安全测试测试用例设计

网易伏羲 / 机器人测开

挖掘机装煤到卡车场景如何设计测试用例？

这题考机器人作业场景测试用例设计，重点是把任务流程、感知定位、动作控制、安全边界、异常恢复和验收指标拆完整。

机器人测试用例设计场景测试

网易 / 机器人测开

机器人状态机设计时如何考虑异常状态？

这题考机器人任务状态机的鲁棒性设计，重点是正常状态、异常检测、降级恢复、安全停机和可测试性。

机器人状态机测试开发

经纬恒润 / 控制算法

轨迹跟踪的期望曲线是如何得到的？

这题考轨迹参考生成的来源和约束，重点是从任务路径、路径平滑、速度规划、时间参数化和控制可跟踪性解释。

机器人轨迹跟踪控制算法

经纬恒润 / 控制算法

机器人轨迹反馈用什么传感器，如何影响控制闭环？

这题考控制闭环中的反馈来源和误差影响，重点是位置、姿态、速度、执行器状态、多传感器融合、延迟和可靠性。

机器人传感器融合控制算法

Momenta / 车载软件

IMU/GPS 等传感器使用时要注意哪些误差和同步问题？

这题考 IMU/GPS 使用经验，重点是 bias、噪声、漂移、多路径、遮挡、坐标系、时间同步和融合验证。

Java 并发并发多线程传感器融合 IMU GPS

影石 Insta360 / 嵌入式软件

多传感器数据如何融合，卡尔曼滤波如何解释？

这题考多传感器融合和卡尔曼滤波基本功，重点是状态预测、观测更新、噪声协方差、异步数据和异常值处理。

传感器融合卡尔曼滤波嵌入式系统

旷视 / 感知算法

如果用深度学习做 Camera 和 LiDAR 前融合，你会怎么设计？

这题考 Camera/LiDAR 前融合设计能力，重点是坐标对齐、特征投影、融合时机、误差鲁棒性、训练监督和部署验证。

传感器融合 LiDAR 相机深度学习

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