1. 面试官：如何利用多种不同类型的传感器（如摄像头、激光雷达、超声波传感器等）进行数据融合，以提高自动驾驶系统的环境感知能力？

2. 面试官：在自动驾驶系统中，如何设计传感器融合算法，以确保系统能够准确识别各种路况情况，包括复杂的交通标识和道路状况？

3. 面试官：请说明在自动驾驶系统中，传感器的数据融合过程中可能会遇到的数据不一致性和误差问题，以及如何解决这些问题？

4. 面试官：讨论在自动驾驶系统中使用雷达传感器和摄像头传感器进行数据融合的优势和挑战？

5. 面试官：如何利用机器学习和深度学习技术来优化传感器数据融合算法，以实现更高精度的环境感知和障碍物检测？

6. 面试官：探讨自动驾驶系统中传感器数据融合的实时性要求，以及如何设计算法以满足实时性需求？

7. 面试官：在自动驾驶系统中，传感器选择和布局对数据融合效果有哪些影响？请详细说明。

8. 面试官：如何应对传感器故障或数据丢失情况下的数据融合算法设计，并确保系统的安全性和可靠性？

9. 面试官：讨论自动驾驶系统中传感器数据融合与路径规划之间的关联性，以及如何优化两者之间的协调工作？

10. 面试官：请说明在自动驾驶系统中如何实现传感器数据融合的自适应性，以适应不同道路和气候条件下的车辆行驶场景？