4. 自动驾驶预测与规划模块面试题
第 4 章 · 预测与规划模块
自动驾驶预测与规划 · 高频面试题
Apollo 平台工程师
面试实战题库
📌 本章聚焦： 预测与规划模块是 Apollo 决策规划的核心，面试官重点考察你对行为预测、轨迹生成、场景决策、安全冗余的理解。以下 3 个高频问答卡片 + 1 个真实项目模板，帮你快速建立回答框架。
请介绍一下自动驾驶预测模块的常见方法，以及 Apollo 中预测模块的架构。
面试官考察点
对预测模块整体认知、方法分类（物理/行为/交互/学习）、Apollo 预测架构（场景预测、评估器、预测器）的理解。
回答框架
- 方法分类：基于物理模型（运动学）、基于行为（意图识别）、基于交互（社会力/图网络）、基于学习（LSTM/Transformer）。
- Apollo 架构：场景预测器（Scenario Predictor）→ 评估器（Evaluator）→ 预测器（Predictor），输出轨迹与概率。
- 工程要点：多模态输出、实时性、不确定性建模。
简短示例回答
预测模块通常分物理、行为、交互和学习四类方法。Apollo 采用场景预测器框架，先识别场景（如跟车、换道），再通过评估器对多条候选轨迹打分，最后由预测器输出多模态轨迹和概率。工程上强调实时推理与不确定性量化。
可能追问
多模态预测如何输出？
评估器具体评估哪些指标？
如何处理交互场景？
⚠️ 避坑提醒：不要只罗列方法名称，要结合 Apollo 实际架构说明“场景预测器”的输入输出和模块间关系。
在规划模块中，如何处理动态障碍物和不确定性？请结合具体算法说明。
面试官考察点
对规划算法（EM Planner、Lattice Planner、优化方法）的掌握，以及处理动态障碍物、预测不确定性的工程思路。
回答框架
- 动态障碍物处理：预测轨迹作为约束/代价，使用时空联合规划（ST Graph）或动态窗口法。
- 不确定性建模：概率占用栅格、机会约束规划、鲁棒 MPC。
- Apollo 实践：EM Planner 中 DP + QP 分层求解，结合预测模块的多模态输出。
简短示例回答
规划中通常将动态障碍物的预测轨迹作为时空约束。Apollo 的 EM Planner 采用 DP 生成粗解，再用 QP 优化，同时考虑多模态预测。对于不确定性，可用机会约束或鲁棒优化，确保在预测偏差下仍安全。
可能追问
DP 和 QP 分别解决什么？
如何保证实时性？
与 Lattice Planner 对比？
⚠️ 避坑提醒：避免只谈理论，要结合 Apollo 的 EM Planner 或 Lattice Planner 说明具体实现，并提及实时性优化手段。
如何评估预测与规划模块的性能？有哪些关键指标和测试方法？
面试官考察点
对评估体系、离线/在线测试、仿真、指标定义（安全性、舒适性、效率）的理解。
回答框架
- 预测指标：ADE/FDE、NLL、多模态覆盖率。
- 规划指标：碰撞率、舒适度（ jerk/加速度）、通行效率、交规遵守率。
- 测试方法：离线回放、仿真测试（CARLA/Apollo 仿真）、实车路测、场景库覆盖。
简短示例回答
预测常用 ADE/FDE 和 NLL 评估轨迹精度，规划则关注碰撞率、舒适度和通行效率。测试上采用离线回放、仿真和实车结合，Apollo 有场景库和仿真平台，通过大规模场景回归验证模块稳定性。
可能追问
如何构建场景库？
仿真与实车差异？
如何做回归测试？
⚠️ 避坑提醒：不要只列指标，要说明指标背后的工程意义，以及 Apollo 仿真平台的实际使用经验。
真实项目模板 · 城市道路预测与规划优化
项目名称
城市道路场景下预测与规划联合优化
业务背景
Apollo 自动驾驶出租车在复杂城市道路中，预测模块对行人/车辆意图识别不准，导致规划频繁急刹，影响舒适性与通行效率。
规模指标
- 覆盖 50+ 城市典型场景
- 预测准确率提升 18%
- 急刹率降低 32%
技术栈
- Apollo 预测框架（Scenario Predictor）
- EM Planner + 多模态预测
- PyTorch / 仿真平台
核心难点
① 多模态预测与规划耦合：预测输出多条轨迹，规划需在概率分布下决策；② 实时性约束：预测+规划需在 100ms 内完成；③ 场景泛化：不同城市道路交互模式差异大。
面试高频追问
预测多模态如何与规划结合？
实时性如何保证？
如何评估优化效果？
遇到哪些 corner case？
💬 可迁移回答话术： “在这个项目中，我负责预测与规划的联合调优。我们通过引入多模态预测输出，并在规划代价函数中增加不确定性惩罚项，显著降低了急刹率。同时利用 Apollo 仿真平台进行大规模回归，确保实时性达标。这套方法论可以迁移到任何需要预测-规划协同的自动驾驶场景。”
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