1. 面试官：设计一个算法，可以从大规模的点云数据中快速识别出特定形状的物体。

2. 面试官：讨论点云数据在嘈杂环境中的识别和定位问题，以及如何提高识别准确度。

3. 面试官：思考如何应用机器学习算法，对点云数据进行特征提取和分类。

4. 面试官：探讨点云数据的数据压缩和降维技术，以及在自动驾驶系统中的应用。

5. 面试官：设计一个实时的点云数据处理系统，用于自动驾驶车辆的环境感知和障碍物识别。

6. 面试官：分析点云数据处理中的传感器误差对定位精度的影响，并提出相应的解决方案。

7. 面试官：探讨点云数据融合多传感器信息的方法，以提高环境感知系统的鲁棒性和鉴别能力。

8. 面试官：如何处理点云数据中的动态物体识别和跟踪问题，以适应复杂的交通环境。

9. 面试官：讨论在高速行驶环境下，点云数据处理对自动驾驶安全性的挑战，以及应对措施。

10. 面试官：设计一种新型的点云数据融合与深度学习算法，用于提高自动驾驶车辆的环境感知和决策能力。