2021年第二季度某大厂感知融合算法工程师真实面试面经 - 技术部分

本文记录了一次自动驾驶感知融合算法工程师面试的技术部分,涵盖坐标转换问题,包括从雷达坐标到世界坐标的转换,以及速度转换涉及到的角速度和线速度。同时讨论了概率统计问题,如设计等概率的rand3()随机生成器,以及相关概率分布和期望计算。

1. 坐标转换及相关问题

1.1 问题

问题1:给定毫米波雷达到世界坐标系的旋转矩阵 R \pmb{R} RRR和平移向量 t \pmb{t} ttt,假设障碍物在毫米波雷达坐标系下的坐标为 x R = [ x R , y R , z R ] T \pmb{x}_{R} = [x_R,y_R,z_R]^{T} xxxR=[xR,yR,zR]T,在世界坐标系下的坐标为 x W = [ x W , y W , z W ] T \pmb{x}_{W} = [x_W,y_W,z_W]^{T} xxxW=[xW,yW,zW]T。那么如何把 x R \pmb{x}_{R} xxxR转化为 x W \pmb{x}_{W} xxxW

问题2:给定障碍物在雷达坐标系下的速度 v R \pmb{v}_{R} vvvR如何转化为在世界坐标系下的速度 v W \pmb{v}_{W} vvvW?求解过程中还需要知道什么量?

1.2 回答

回答1:他们的转换关系为,
x W = R x R + t (1) \pmb{x}_W=\pmb{R}\pmb{x}_R+\pmb{t} \tag{1} xxxW=RRRxxxR+ttt(1)

回答2:因为速度 v \pmb{v} vvv是位置 x \pmb{x} xxx的导数,式 (1) 对时间 t t t求导可得,
x ˙ W = ( R x R ) ′ + t ˙ \dot{\pmb{x}}_W = \left( \pmb{R}\pmb{x}_R \right)' + \dot{\pmb{t}} xxx˙W=(RRR

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