1. 面试官：请解释卡尔曼滤波算法在自动驾驶系统中的工作原理及其优势。

2. 面试官：探讨卡尔曼滤波算法在数据融合中的局限性，并提出解决方案。

3. 面试官：如何利用粒子滤波算法实现对自动驾驶系统中传感器数据的有效融合？

4. 面试官：详细讨论扩展卡尔曼滤波算法在自动驾驶系统中的应用场景及其改进之处。

5. 面试官：探究无迹卡尔曼滤波算法在自动驾驶系统中的优点以及适用情况。

6. 面试官：如何将模型预测控制与滤波算法结合，实现对自动驾驶系统中大量数据的高效处理？

7. 面试官：讨论在自动驾驶系统中使用欧几里德距离滤波算法的可行性和效果。

8. 面试官：尝试设计一种基于深度学习的滤波算法，用于提高自动驾驶系统对复杂道路环境的感知能力。

9. 面试官：探讨在自动驾驶系统中整合卡尔曼滤波算法和神经网络算法的挑战和可能的解决方案。

10. 面试官：分析数据融合中滤波算法的实时性要求及如何在自动驾驶系统中实现实时数据处理与更新。