1. 面试官：探讨在自动驾驶系统中如何同时融合来自摄像头、激光雷达和毫米波雷达等多种传感器的数据？

2. 面试官：设计一种基于卡尔曼滤波的多传感器数据融合算法，讨论其在自动驾驶系统中的应用和优势。

3. 面试官：如何解决多传感器数据融合中的异构性和不确定性问题？提出相应的解决方案并进行比较分析。

4. 面试官：探讨在自动驾驶系统中如何处理多传感器数据的时空关联性，以实现更准确的环境感知和决策。

5. 面试官：研究新兴的深度学习方法在多传感器数据融合中的应用，比较其与传统算法的优劣势。

6. 面试官：讨论在自动驾驶系统中如何实现传感器数据的自适应融合，以适应不同场景和环境的需求。

7. 面试官：提出一种多传感器数据融合算法，能够有效处理传感器数据不完整、不一致等问题，确保系统的鲁棒性和可靠性。

8. 面试官：探讨在多传感器数据融合中如何平衡数据的权重分配，以最大程度地提高系统的准确性和鲁棒性。

9. 面试官：设计一种高效的多传感器数据融合框架，能够快速准确地对不同传感器数据进行集成和处理，并实时更新系统状态。

10. 面试官：谈论多传感器数据融合在自动驾驶系统中的未来发展趋势，以及可能面临的挑战和解决方案。