毫末智行实习面经（slam算法）

前言

♠️ **自我介绍：**写在前面，南京某炮专，研二下阶段，简历写了两个竞赛和一个项目，一个机器人相关的国二，一个物联网省二，项目是师兄那一届的，本人参与部分调试。个人技能树方面，激光slam（loam系列、fast-lio）和ros机器人方面有一定的知识积累和实践经验。

♠️ **写在面试前：**毫末智行是在实习僧上投的简历：

**2.28 **投简历；

3.1 hr打第一通电话了解一些简单情况并加了vx；

3.2 hr在vx通知过了简历初筛并安排一面时间；

3.3 原定下午两点一面，但是面试官有事推到了第二天同时间（会议室里酝酿了0.5h的紧张情绪）；

**3.4 **下午两点终于面试。

毫末智行SLAM算法实习生一面（初试）

激光slam

1. 自己对loam系列算法的改进
2. 实际部署loam系列算法遇到的问题
3. 部署激光slam算法的误差精度
4. 雷达异常点的处理
5. fast-lio与loam系列的不同，imu的处理方法

反问

1. 正式产品落地中，导航定位部分与ros平台的amcl这类定位方法的区别在哪？
2. 外地实习会有房补吗？

复盘

对简历上写的内容一定要了熟于心，回答要干脆利落，营造一种自信的氛围，这样直接就把握住了面试的走向。

这次毫末智行一面的面试官，感觉着急想要结束面试，所以对一些slam底层理论知识的考核较少，然后因为我个人对自己的项目竞赛等内容叙述较多，一面仓促结束，过了一会hr在vx通知过了一面，3.7同一时间二面。

毫末智行SLAM算法实习生二面（复试）

面试官是项目总负责人，类似产品经理，不是预想的工程师，提问的专业性和深度一般，聚焦于我对实际项目和工程经验的把握与认知，碰巧我提到的一些关于点云处理改进方法与面试官的项目有交叉，面试整体比较顺利，20min不到就开始问我具体的意愿，以及什么时候到岗。

工程经验

1. lego-loam改进：①地面点云优化处理；②双向边界去除动态噪点
2. 传感器使用经验：GPS和激光雷达、IMU、轮式里程计

项目介绍

1. 道路车道线点云标注和静态障碍物的激光SFM

2. 室内地下停车场的视觉SFM

复盘

很可惜没能去，感觉这家公司整体氛围还是不错的

①（天时）小论文和课题组的项目迫在眉睫，时间段不太合适

②（地利）距离较远，房补据说1k左右，属于是自费换实习经历

③（人和）这次面试有运气成分在，面试官对我的实力评估可能有些虚高