向量与矩阵运算、线性变换与空间几何、特征值与特征向量在点云处理中的应用。
奇异值分解（SVD）在传感器标定中的应用、协方差矩阵与主成分分析（PCA）在降噪中的实践。
梯度与方向导数、链式法则与反向传播、凸优化与梯度下降法在模型训练中的角色。
随机变量与分布、贝叶斯公式与传感器融合、最大似然估计与卡尔曼滤波的数学渊源。
浮点数误差、矩阵求逆的数值陷阱、QR分解与Cholesky分解在SLAM中的应用。
世界坐标系、车辆坐标系、相机坐标系与IMU坐标系；欧拉角、旋转矩阵与四元数。
点云数据结构（PCL）、体素滤波与统计滤波、点云配准（ICP）原理。
卷积的数学定义、感受野与特征图尺寸计算、Batch Normalization与Layer Normalization的数学原理。
2D/3D卷积、ResNet与FPN结构、轻量化网络（MobileNet）在车端部署的考量。
YOLO系列原理与演进、Anchor机制与损失函数（CIoU）、NMS与工程优化。
Transformer与DETR、BEVFormer中的注意力机制、端到端感知的数学挑战。
FCN与U-Net、损失函数（Dice Loss, Focal Loss）、Panoptic Segmentation在自动驾驶中的意义。
时间戳同步与插值、空间对齐（外参标定）、卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波（EKF）在融合中的实现。
图优化与因子图、非线性最小二乘（高斯-牛顿法、LM算法）、IMU预积分与视觉惯性里程计（VIO）。
Lucas-Kanade光流法、本质矩阵与基础矩阵、运动恢复结构（SFM）的数学流程。
常速度/加速度模型、交互式轨迹预测（Social LSTM）、Transformer在轨迹预测中的应用。
马尔可夫决策过程（MDP）、Q-Learning与Deep Q-Network（DQN）、策略梯度与PPO算法。
CARLA与SUMO仿真器、传感器仿真模型、对抗性场景生成与数据增强的数学方法。
模型剪枝、知识蒸馏、INT8量化原理、TensorRT与ONNX Runtime的工程实践。
pybind11基础、性能瓶颈分析与C++加速、ROS2中的节点通信与数据序列化。
Linux内核实时补丁（PREEMPT_RT）、任务优先级与死锁避免、内存管理（CMA与DMA）。
ISO 26262与ASIL等级、传感器冗余架构（摄像头+激光雷达+毫米波）、Fail-Operational与降级策略。
HD Map要素（车道线、路沿、交通标志）、语义定位与点云定位、GNSS+IMU+轮速计组合导航。
KITTI与nuScenes数据集、mAP与NDS指标、长尾场景挖掘与Corner Case分析。
NVIDIA Orin与Jetson平台、GPU/CUDA编程基础、DLA与PVA硬件加速单元的使用。
DSRC与C-V2X标准、协同感知（Cooperative Perception）、路侧感知与边缘融合。
Apollo与Autoware架构分析、模块间通信（ROS2 DDS）、系统启动与健康管理。
各国自动驾驶法规对比、算法偏见与公平性、对抗攻击与防御（FGSM, PGD）。
基于多传感器融合的3D目标检测与跟踪、端到端仿真测试、系统性能调优与部署。