1. 面试官：设计一种基于深度学习的自动驾驶车辆运动控制算法，包括网络结构和训练过程。

2. 面试官：探讨自动驾驶车辆在复杂城市环境中的车辆驾驶策略，如何应对交通堵塞和突发情况。

3. 面试官：分析传统PID控制算法在自动驾驶中的应用优势和局限性，提出改进方案。

4. 面试官：讨论自动驾驶车辆的路径规划算法，如何在不同路况下选择最优路径。

5. 面试官：研究车辆动力学模型在自动驾驶系统中的作用，以及如何结合运动控制算法实现平稳驾驶。

6. 面试官：探讨自动驾驶系统中的感知误差对车辆运动控制的影响，提出有效的校正方法。

7. 面试官：设计一种智能决策算法，使自动驾驶车辆能够自主避免碰撞并保持车距。

8. 面试官：探讨自动驾驶系统中的道路标志识别技术对车辆驾驶策略的影响，如何准确识别不同道路标志并做出相应决策。

9. 面试官：分析并比较基于模型预测控制（MPC）和经典控制算法在自动驾驶中的优劣势，适用于不同场景的选择。

10. 面试官：探讨自动驾驶系统中的数据安全性和隐私保护问题，如何保障车辆行驶数据的安全性和用户隐私。