1. 面试官：请解释点云处理在自动驾驶系统中的重要性及应用场景。

2. 面试官：如何将点云数据转换为地图以实现定位和导航功能？请详细描述算法流程。

3. 面试官：介绍一种常用的点云特征提取算法，并阐述其优缺点及在自动驾驶中的作用。

4. 面试官：讨论点云数据中的遮挡问题对自动驾驶系统的影响以及可能的解决方案。

5. 面试官：如何利用深度学习方法对点云数据进行分类和识别？请说明具体的神经网络架构和训练步骤。

6. 面试官：探讨在复杂环境中点云数据配准（registration）的挑战，提出改进方法并说明其原理。

7. 面试官：解释点云配准和拼接（registration and fusion）在高速行驶场景下的应用，讨论实时性要求及解决方案。

8. 面试官：针对点云数据中的异常点（outlier）问题，提出一种有效的检测和滤除策略，并说明其适用性和局限性。

9. 面试官：探讨点云数据在低光照环境下的处理挑战，探讨改进方案并评估其性能。

10. 面试官：论述基于激光雷达点云数据的障碍物检测和避障算法，在动态环境中的可靠性和稳定性。