自动驾驶数据工程师岗位招聘考试试卷及答案

自动驾驶数据工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.自动驾驶数据采集常用的传感器类型有激光雷达、______、毫米波雷达等。2.标注自动驾驶图像目标常用的标注格式是______（如COCO变种）。3.ROS系统中节点间数据传输的核心机制是______。4.图像去畸变基于______模型。5.大规模数据存储常用的分布式文件系统是______（如HDFS）。6.语义分割标注中每个像素需分配______。7.数据清洗核心是去除______和异常值。8.点云数据处理常用库是______（如PCL）。9.欧盟数据隐私法规是______。10.单目相机检测距离的局限性是______。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.适合自动驾驶点云标注的工具是？A.CVATB.LabelMeC.PointPillarsD.Scale云平台2.ROS中管理节点启动的工具是？A.roscoreB.roslaunchC.rosnodeD.rostopic3.点云存储的常用格式是？A.PNGB.PCDC.CSVD.JPG4.车道线标注属于哪种任务？A.目标检测B.语义分割C.实例分割D.关键点标注5.实时数据传输的消息队列是？A.KafkaB.MySQLC.RedisD.HBase6.相机内参矩阵不包含的参数是？A.焦距B.主点坐标C.畸变系数D.相机位置7.激光雷达目标检测算法是？A.YOLOv5B.PointRCNNC.ResNetD.U-Net8.不属于数据加密手段的是？A.TLS传输加密B.存储加密C.数据脱敏D.日志审计9.ROS中点云数据的话题类型是？A.sensor_msgs/ImageB.sensor_msgs/PointCloud2C.std_msgs/StringD.nav_msgs/Odometry10.需区分不同实例的标注类型是？A.语义分割B.实例分割C.目标检测D.关键点标注三、多项选择题（共10题，每题2分）1.自动驾驶数据采集的关键要素包括？A.场景覆盖度B.传感器同步C.数据质量D.标注成本2.数据预处理步骤包括？A.传感器同步B.图像去畸变C.点云滤波D.标注审核3.常用标注类型有？A.目标检测标注B.语义分割标注C.实例分割标注D.轨迹标注4.分布式存储系统常用的有？A.HDFSB.CephC.MinIOD.MySQL5.数据工程师需掌握的技能包括？A.标注工具使用B.Spark框架C.深度学习基础D.传感器原理6.点云处理操作包括？A.降采样B.地面分割C.点云配准D.图像增强7.数据隐私合规要求包括？A.数据最小化B.目的限制C.存储期限D.匿名化8.ROS核心组件包括？A.节点B.话题C.服务D.参数服务器9.感知算法的数据需求包括？A.不同天气数据B.昼夜数据C.长尾场景D.高清地图10.异常值检测方法包括？A.Z-scoreB.DBSCANC.领域规则D.深度学习模型四、判断题（共10题，每题2分）1.Boundingbox标注只能用于2D目标检测。（）2.ROS必须先启动roscore。（）3.PCD格式可直接被PCL读取。（）4.语义分割不区分同一类别的不同实例。（）5.Kafka仅用于离线存储。（）6.相机外参描述相机相对世界坐标系的姿态。（）7.传感器采集无需时间同步。（）8.实例分割可同时得到类别和个体信息。（）9.HDFS适合存储小文件。（）10.数据脱敏可替换敏感信息保护隐私。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述自动驾驶数据采集的核心流程。2.什么是传感器数据融合？自动驾驶为何需要？3.自动驾驶数据标注的主要挑战有哪些？4.简述自动驾驶数据pipeline的主要环节。六、讨论题（共2题，每题5分）1.如何平衡自动驾驶数据标注的效率和精度？2.自动驾驶数据安全面临哪些风险？如何应对？---答案部分一、填空题答案1.摄像头（或相机）2.VOC/COCO/YOLO格式（任写一个即可）3.话题（Topic）4.针孔相机（或相机标定）5.HDFS（或Ceph/MinIO）6.类别标签7.噪声数据8.PCL（PointCloudLibrary）9.GDPR10.缺乏直接深度信息二、单项选择题答案1.D2.B3.B4.B5.A6.D7.B8.D9.B10.B三、多项选择题答案1.ABC2.ABC3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD四、判断题答案1.×2.√3.√4.√5.×6.√7.×8.√9.×10.√五、简答题答案1.数据采集流程：①前期准备：确定场景（城市/高速）、传感器配置、标定（内参/外参/时间同步）；②现场采集：驾驶采集车记录传感器原始数据（图像/点云/雷达）及车辆状态（GPS/IMU）；③数据校验：检查完整性（无丢帧）、质量（无畸变），标记无效数据。需保证场景覆盖、同步性和质量。2.传感器融合：整合多传感器异构数据（点云/图像/雷达），得到全面感知结果。原因：①单传感器局限（相机无深度、激光雷达成本高）；②互补性（融合后获颜色+距离+速度）；③鲁棒性（单传感器故障时补充，提升安全）。3.标注挑战：①场景复杂：长尾场景（罕见事故）少且难标注；②精度要求高：3D检测需毫米级精度；③多传感器同步标注难；④隐私保护：需脱敏车牌/人脸；⑤效率低：大规模标注耗时久。4.数据pipeline环节：①采集：传感器+车辆状态数据；②预处理：同步/去畸变/滤波/格式转换；③标注：目标检测/语义分割等；④清洗：去噪声/异常值；⑤存储：分布式存储（HDFS）+索引；⑥分发：按需提供训练数据。六、讨论题答案1.平衡效率与精度：①工具优化：用半监督标注（预训练模型初标+人工审核）；②流程规范：制定明确标注标准，培训人员；③质控：10%数据双标+工具自动检错；④长尾场景：众包标注+专家审核。通过工具+流程+质控实现