一个大公司的面试

一个大公司 规控岗 (PNC) 一面

📌 基本信息

• 公司: 一个大公司
• 岗位: 规划控制 (PNC) 工程师
• 形式: 纯聊项目，无 Coding。

📝 项目经历深挖 (CX835 城市领航)

面试官首先让我详细介绍在恒润一年半的 CX835 项目经验。

• 核心职责: 负责横向规划模块，重点攻克参考线生成及相关功能。
• 核心方案架构:
  • 输入: 定位、感知、建图、腾讯 HA 轻地图 (提供宏观导航)。
  • 规划逻辑: 采用横纵向解耦方案。
  • 流程:
    1. 基于车道规划静态参考线。
    2. 以该参考线为坐标系。
    3. 对动态障碍物（车辆、行人）进行绕行处理，输出横向轨迹。
    4. 在该横向轨迹上完成纵向决策与规划。

🔧 技术细节 (一): 参考线生成

这是面试的绝对核心，聊得非常细。

1. 标准工况 (平行车道)

• 流程:
  1. 建图模块提供车道中心线（作为参考线粗解）。
  2. 经 SQP 优化器处理。
  3. 以左右路沿为边界约束。
  4. 最终优化输出平滑的 B 样条曲线作为静态轨迹。
• 换道: 同时生成 current (当前)、left (左侧)、right (右侧) 三条属性的参考线。换道时，切换目标参考线，当下游横向规划使自车位置 l 收敛到 0 时，即完成换道。

2. 特殊工况 (匝道、分流、路口)

• 核心方案: 采用三段式参考线拼接方式。
• 三段式构成:
  1. 第一段 (历史): 自车已驶过的历史参考线 (硬约束，位置固定)。
  2. 第二段 (远端): 远端目标点 (时距根据车道紊乱程度可调)。
  3. 第三段 (连接): 贝塞尔曲线，用于平滑连接历史参考线与远端参考线。
• 优化补充: 拼接后的长点链仍需经优化器平滑。额外增加了曲率、heading 与历史帧一致的约束，以避免参考线近端大幅变化，导致控车画龙或猛打方向。

3. 不同场景的“远端目标点”来源

• 高速/匝道 (曲率大): 感知距离有限，采用高清地图 (HD Map) 中心线作为目标点引导。
• 城区一分二 (感知可覆盖): 车速低，无需长距离规划。筛选候选车道区域，为每条远端车道生成参考线。无导航时选最平滑直线；有导航时按对应方向选择。
• 过路口 (远端感知缺失):
  • 利用 HA 轻地图提供的路口退出点局部坐标。
  • 设计了三个状态机轮转切换 (平行车道 → HA 引导 → 感知引导 → 平行车道)，解决感知缺失问题。

🔧 技术细节 (二): 参考线修正 (V1-V3 迭代)

重点讨论了如何解决轻地图的偏差 (0.5-1m 宽度偏差, 5-10m 横向位置偏差)。

• V1 (路沿修正):
  • 逻辑: 用感知到的路沿信息，与轻地图车道边界匹配，修正偏出路外的大幅偏差。
  • 局限: 对路内偏差修正效果差；若地图道线与路沿间有非机动车道，会导致匹配偏差。
• V2 (道线修正):
  • 逻辑: 结合轻地图车道属性与已感知道线信息，预配准并调整车道宽度。
  • 操作: 若轻地图给出异常宽度 (如三车道误判为 9 米超宽车道)，则完全摒弃地图信息，基于感知重新拟定车道宽度。
• V3 (对向停止线修正):
  • 场景: 适用于急右转、道线与路沿感知较晚的场景，避免侵入对向车道。
  • 规则: 仅在轻地图车道侵入对向停止线时进行 “推送修正” (不主动 “拉拽”)。优先以停止线附近的黄线、路沿、栅栏等作为边界。

🔧 技术细节 (三): 车道决策

• 常规车道决策:
  • 过滤重复与对向车道，以黄线/栅栏为左边界、路沿为右边界，确定当前车道 index。
  • 根据轻地图转向信息，判断目标车道 index，发起换道意图。
• 选道功能 (一分二场景):
  • 适用于近距离需切换车道的场景。
  • 根据感知道线筛选候选区域，直接将参考线连接至目标车道，无需常规换道流程。
• 强制换道方案 (跨多车道):
  • 方案一 (参考线直连): 并行生成两条参考线（当前直行、直接连接目标）。下游检查碰撞风险，风险高则直行错过路口（或报接管）。缺点是轨迹固定，非最优。
  • 方案二 (大规模采样): 从当前位置到目标位置进行大规模轨迹采样 (含速度与横向位置地推)，剪枝剔除不安全轨迹，从剩余轨迹中选择评价最优的执行。
  • 兜底: 若所有采样均有风险，触发 Fallback 机制返回原车道。

⚙️ 疑难问题处理与迭代流程

1. 抖动与猛打问题

• 猛打定义: 0.5 秒内方向盘转角达 60-100 度；或轨迹横向加速度过大。
• 画龙定义: 车辆缓慢左右摆动，偏离预期直线。
• 优化: 规划侧保证近端轨迹稳定，控制侧设置方向盘转速硬限制。采样轨迹时对原始轨迹设置 cost 防抖，新轨迹无明显优势时沿用历史轨迹。
• 现存痛点: 规控侧与控制侧无明确责任划分阈值，存在问题扯皮，目前主要由规划侧主导优化。

2. 问题闭环处理流程 (JIRA 问题)

1. 客户提出 JIRA 问题，每日表格跟踪。
2. 大负责人分配给具体责任人。
3. 责任人 1 日内完成分析、出方案。
4. 修改代码后，通过数据回灌验证效果。
5. 测试团队小范围验证，提交至 daily build。
6. 合入稳定版 (release) 后，提请客户复测，通过后关闭问题。

💬 未来技术方向与岗位沟通

1. 个人技术诉求 (我的提问)

• 核心诉求: 希望采用时空联合 (XYT)、基于学习的前沿技术栈，优化当前横纵向解耦方案的局限性。
• 个人认知: 时空联合优点是能在三维空间获更优解；缺点是计算性能消耗大。

2. MMT 技术路线 (面试官解答)

• 并行发展: 时空联合规划 与 端到端学习 并行推进。端到端模型输出轨迹后，下游仍需平滑处理与安全兜底，不会完全替代传统优化。
• 决策逻辑: 决策环节已实现纯模型驱动。
• 端到端方案: 模型从图像输入，直接输出包含横纵向信息的轨迹与决策。下游仅在存在碰撞风险时调整决策，保障安全性。

3. 团队与岗位信息

• 团队规模: 规控相关团队整体达数百人，面试对应团队约 30 人。
• 岗位定位: 规划特色岗 (后续是否侧重模型或下游规划，需再定)。
• 应用场景: 主要面向园区 AVP 车型，速度限制在 25KM/H 以下，场景为非结构化道路 (园区通行与停车场)。

🎙️ 豆包面试总结

• 考察形式: 纯粹的项目深挖，全程高强度对技术细节。
• 考察重点: 参考线生成、特殊工况处理、问题迭代闭环、对方案局限性的思考。
• 个人感受: 整体状态较紧张，但基本都答上来了。

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mindmap
  root((CX835项目面试核心信息))
    一、会议基本信息
      时间：约45分钟（超时5分钟）
      参会人：面试官（A）、面试者（B）
      主题：项目沟通+岗位解答
    二、项目经历核心内容
      基础信息
        入职：2023.7（校招）
        项目：CX835城市领航辅助驾驶
        工作：横向规划+参考线开发
      核心方案架构
        数据输入：定位+感知+建图+HA轻地图
        规划逻辑：静态参考线→动态绕行→横纵向解耦规划
      参考线生成
        标准工况：建图中心线→三条参考线→SQP优化→b样条曲线
        特殊工况：三段式拼接（历史+贝塞尔+远端）→约束优化
        目标点来源：高速（高清图）、城区（感知）、路口（HA图）
      参考线修正方案
        V1（路沿修正）：匹配感知路沿→修正大幅偏差
        V2（道线修正）：3-5米阈值→猜宽度→弃异常地图
        V3（停止线修正）：侵入推送→优先分割线→验有效性
      方案指标与迭代
        指标：V1（不冲路沿）V2（平顺率）V3（正常行驶比例）
        迭代：自测→daily build→release发布
      车道决策功能
        常规决策：识index→发起换道→防抖+可行性检查
        选道：一分二场景→直连目标车道参考线
        强制换道：双方案+fallback兜底
      抖动/猛打处理
        定义：猛打（转角+加速度）、画龙（轨迹摆动）
        优化：规划稳轨迹+控制限转速+轨迹防抖
        问题：规控无明确责任阈值
      问题闭环流程
        收集：客户提Gr问题→表格记录
        处理：分配→1日分析→改代码+回灌
        验证：小测→daily build→客户复测→关闭
    三、未来技术与岗位信息
      面试者诉求
        方向：时空联合、基于学习的规划
        时空联合：优点（三维优解）、缺点（计算消耗大）
      岗位解答
        技术路线：时空联合+端到端并行→下游平滑/兜底
        决策逻辑：纯模型驱动→下游安全调整
        团队规模：规控数百人，目标团队约30人
        岗位定位：规划特色岗→后续定方向
        应用场景：园区AVP→25KM/H以下+非结构化道路
    四、面试收尾
      反馈：未考coding，面试者较紧张
      结束：双方致谢，沟通终止