1. 面试官：如何利用卡尔曼滤波器将来自不同传感器的数据进行融合，以提高自动驾驶系统的感知能力？

2. 面试官：请详细解释雷达传感器、激光雷达以及摄像头在自动驾驶系统中的作用和优缺点，并说明如何有效地将它们融合以提高系统的稳定性和精度？

3. 面试官：在传感器数据融合的过程中，如何处理传感器之间的不一致性和不确定性，以确保系统的可靠性和稳定性？

4. 面试官：介绍一种创新的传感器数据融合算法，可以在复杂多变的环境中准确识别障碍物并做出快速决策？

5. 面试官：如何在传感器数据融合算法中考虑到不同传感器的时间同步性，以确保系统的实时性和准确性？

6. 面试官：讨论在自动驾驶系统中，如何利用深度学习和机器学习技术来优化传感器数据融合算法，以提高系统的智能化和自适应能力？

7. 面试官：分析并比较基于模型的传感器数据融合方法和基于数据驱动的传感器数据融合方法，各自的优势和局限性是什么？

8. 面试官：如何设计一种具有自适应性的传感器数据融合算法，能够根据不同驾驶场景和环境自动调整参数以达到最佳性能？

9. 面试官：请描述一种创新的传感器选择和配置策略，以确保自动驾驶系统在不同场景和条件下都能够有效地感知周围环境并做出正确决策？

10. 面试官：讨论在自动驾驶系统中的传感器数据融合算法中，如何处理传感器故障和数据异常，以确保系统的鲁棒性和安全性？