1. 面试官：如何利用人工智能和机器学习技术优化自动驾驶传感器数据的融合？

2. 面试官：在传感器融合中，如何解决不同传感器之间的时间同步和数据校准问题？

3. 面试官：探讨自动驾驶中传感器故障检测与容错处理的策略与方法。

4. 面试官：如何使用雷达、激光雷达和摄像头等多传感器进行环境感知和障碍物检测？

5. 面试官：介绍一些应用于自动驾驶中的传感器融合算法，并分析其适用场景和效果。

6. 面试官：描述传感器数据融合在高速自动驾驶场景中的挑战，并提出相应的解决方案。

7. 面试官：探讨传感器之间的数据互相影响和相互干扰问题，并提出解决方案。

8. 面试官：讨论在不同时间和天气条件下，传感器数据融合的稳定性和可靠性问题。

9. 面试官：介绍一些先进的自动驾驶传感器融合系统，并讨论其在真实道路情况下的应用性能。

10. 面试官：如何利用深度学习技术改善自动驾驶中传感器数据融合的精度和鲁棒性？