2026年汽车制造公司自动驾驶技术面试指南及答案

2026年汽车制造公司自动驾驶技术面试指南及答案一、单选题（每题2分，共10题）1.题目：自动驾驶系统中，用于感知周围环境的主要传感器类型不包括以下哪一项？A.毫米波雷达B.激光雷达（LiDAR）C.红外摄像头D.GPS答案：D解析：GPS主要用于定位和导航，而非直接感知周围环境。毫米波雷达、激光雷达和红外摄像头都是典型的环境感知传感器。2.题目：在自动驾驶汽车的传感器融合技术中，IMU（惯性测量单元）的主要作用是？A.提供高精度地图数据B.测量车辆的加速度和角速度，辅助定位C.处理视觉数据D.控制车辆的转向系统答案：B解析：IMU通过测量加速度和角速度，为车辆提供短时定位和姿态信息，常与GPS、LiDAR等数据融合使用。3.题目：自动驾驶系统中，以下哪项技术不属于SLAM（同步定位与地图构建）的范畴？A.环境地图的实时更新B.车辆自身位置的实时估计C.规则化道路的路径规划D.传感器数据的融合处理答案：C解析：SLAM主要关注地图构建和定位，路径规划属于更高层次的决策控制模块，不属于SLAM的直接范畴。4.题目：在自动驾驶汽车的感知系统中，用于识别交通信号灯状态的主要技术是？A.毫米波雷达测距B.深度学习图像识别C.激光雷达点云分析D.GPS速度测量答案：B解析：交通信号灯识别属于视觉任务，深度学习图像识别是目前最主流的方法。5.题目：自动驾驶系统中，用于实现车辆横向控制的关键技术是？A.车道保持辅助（LKA）B.自动泊车系统C.自主导航系统（ADAS）D.车辆稳定性控制系统答案：A解析：LKA直接负责保持车辆在车道内行驶，是横向控制的核心技术。二、多选题（每题3分，共5题）6.题目：自动驾驶系统中，以下哪些属于传感器融合的典型应用场景？A.城市道路的复杂环境感知B.高速公路的稳定定位C.窄桥隧道的视觉退化补偿D.自动泊车的近距离探测答案：A、B、C、D解析：传感器融合广泛应用于各种复杂场景，包括城市道路、高速公路、隧道以及泊车等。7.题目：自动驾驶系统的网络安全防护措施通常包括？A.软件加密B.入侵检测系统（IDS）C.物理隔离（Air-Gapping）D.定期系统更新答案：A、B、D解析：物理隔离（C）成本高且不实用，其他三项是主流防护手段。8.题目：自动驾驶车辆在决策控制模块中，常用的路径规划算法包括？A.A算法B.Dijkstra算法C.RRT算法D.PID控制答案：A、B、C解析：PID控制属于运动控制，A、Dijkstra、RRT是路径规划的经典算法。9.题目：自动驾驶系统中，用于提高感知系统鲁棒性的技术包括？A.多传感器数据融合B.视觉与雷达数据互补C.抗干扰算法D.深度学习模型迁移学习答案：A、B、C、D解析：提高鲁棒性需要从数据融合、多传感器互补、抗干扰算法和模型泛化能力等多方面入手。10.题目：自动驾驶汽车在城市道路运行的挑战包括？A.道路标线模糊B.行人突然闯入C.GPS信号弱或中断D.需要遵守地方性交通规则答案：A、B、C、D解析：城市道路环境复杂，标线模糊、行人干扰、信号弱以及地方性规则都是典型挑战。三、简答题（每题5分，共4题）11.题目：简述自动驾驶系统中，传感器标定的作用及其常见方法。答案：传感器标定是为了消除传感器自身误差和相互间误差，确保数据精度和一致性。常见方法包括：-靶标标定：使用高精度靶标（如棋盘格）采集多视角图像或点云，通过算法解算内外参。-自标定：利用相机或IMU自身运动关系，无需外部靶标。-联合标定：同时标定多个传感器（如相机与LiDAR），解决相对位姿问题。解析：标定是自动驾驶感知系统的关键步骤，直接影响定位和建图精度。12.题目：解释自动驾驶系统中，什么是“回放数据”及其应用场景。答案：回放数据是指将车辆在测试过程中采集的传感器数据（图像、点云等）及行为决策数据（如控制指令）进行记录和重放。应用场景包括：-算法验证：通过大量真实场景数据测试算法性能。-故障分析：复现事故或异常行为，定位问题原因。-模型训练：用于强化学习等训练场景，模拟复杂交互。解析：回放数据是自动驾驶研发的重要工具，可用于测试、分析和训练。13.题目：自动驾驶系统在跨地域部署时，如何应对地方性交通规则差异？答案：-数据采集：针对不同地区进行专项测试，收集地方性规则数据（如限速、标志语）。-规则库动态更新：通过云端下发规则库更新，支持自定义规则配置。-强化学习训练：利用地方性场景数据进行多任务学习，提升模型泛化能力。解析：跨地域部署需要灵活的规则适配机制，确保合规性。14.题目：自动驾驶系统中，传感器数据缺失或失效时，常用的冗余设计策略有哪些？答案：-多传感器备份：如用LiDAR替代摄像头在恶劣天气下。-算法降级：切换到依赖其他传感器（如毫米波雷达）的简化模型。-模糊逻辑补偿：基于经验规则估计缺失信息。解析：冗余设计是保障系统可靠性的关键。四、论述题（每题10分，共2题）15.题目：结合当前技术趋势，论述自动驾驶系统在高速公路场景下的感知与决策优化策略。答案：高速公路场景相对简单，但感知与决策仍需优化：-感知优化：-长距离目标检测：使用毫米波雷达+LiDAR+视觉融合，提前识别前方车辆和障碍物。-恶劣天气补偿：毫米波雷达在雨雪雾中优势明显，结合红外摄像头提升能见度。-决策优化：-预测性规划：基于前方车辆行为预测，动态调整车速和车道。-规则优先：严格遵循限速、车距等高速公路规则，减少不必要的加减速。-云端协同：利用其他车辆数据（如V2X），预知前方拥堵或事故。解析：高速公路场景下，优化重点在于长时程预测和规则性决策，兼顾效率与安全。16.题目：结合中国市场的特点，论述自动驾驶技术在城市道路场景下的挑战与解决方案。答案：中国城市道路挑战独特，需针对性解决：-挑战：-非标道路标线：大量临时标线、模糊标线影响视觉识别。-复杂人车混行：非机动车、行人行为不可预测。-信号灯系统不统一：部分城市信号灯逻辑混乱。-解决方案：-感知增强：毫米波雷达与LiDAR作为视觉补充，提升标线模糊场景的鲁棒性。-行为预测模型：训练针对中国城市行为的深度学习模型，考虑行人/非机动车