工作描述:
1、决策与规划算法开发: 负责机器人的行为决策、任务规划,以及基于A、RRT等算法的全局路径规划和基于DWA、TEB等算法的实时局部避障。
2、运动控制算法实现: 设计并实现高精度、高稳定性的运动控制算法,包括但不限于PID、MPC等控制器,确保机器人精准执行运动指令。
3、场景化算法落地与调优: 将算法应用于真实的室内及室外业务场景,解决实际产品中遇到的规控挑战,并通过大量实车测试进行算法的迭代与优化。
4、跨团队协同开发: 与感知、定位、软件等团队紧密合作,参与整机算法的集成、调试与白盒测试,共同提升机器人的整体智能水平与性能表现。
职位要求:
我们寻找的是在决策(Planning) 或控制(Control) 任一方向有扎实积累,并对另一方向充满好奇心的技术人才。
1、2026届应届生,硕士及以上学历,计算机、自动化、电子信息、车辆工程、应用数学等相关专业。
2、具备扎实的C/C++编程功底,拥有良好的编程习惯和数据结构基础。
3、在以下任一方向有深入的理论学习或项目实践经验:决策规划方向: 熟悉常见决策状态机(如行为树),精通图搜索算法(Dijkstra, A*)或采样规划算法(RRT家族)及局部规划算法(DWA, TEB)。运动控制方向: 熟悉经典/现代控制理论,拥有PID控制器深度调试经验,或对模型预测控制(MPC)有研究与实践。
4、具备优秀的逻辑分析能力和解决问题的能力,对机器人技术充满热情。
5、优先考虑:研究生期间拥有机器人相关项目经验(如ROS / Apollo系统下的机器人、智能车、无人机、运动底盘等)。或在以下领域有经验者:运动学/动力学建模、凸优化、机器学习在规控中的应用。
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