导航算法工程师

1.负责移动机器人导航算法开发，包含但不局限于全局路径规划、局部规划算法优化等； 2.避障算法研发与融合：研发全局静态避障、局部动态避障算法（RRT*/A*/Dijkstra/人工势场法/模型预测避障等），结合激光雷达、视觉相机、超声波、IMU等多传感器信息，实现机器人在复杂动态环境下的自主避障、路径重规划，保障运动安全性。 3.负责优化动态路径规划算法，解决复杂地形运动、狭窄通道等高难度场景的避障问题； 4.算法仿真与验证：基于Gazebo、Isaac等工具搭建算法仿真平台，完成规划、控制、避障算法的离线仿真、参数调优和边界场景测试，输出仿真报告和算法优化方案。 5. 算法工程化落地：将仿真验证后的算法通过C/C++/Python实现，基于ROS/ROS2进行算法集成与调试，完成与机器人硬件（电机、驱动器、传感器、控制器）的联调，解决实际落地过程中的实时性、鲁棒性问题。 6. 算法迭代与优化：针对机器人实际作业场景中的问题进行算法迭代，持续优化算法的计算效率、适应性和稳定性；参与算法相关技术文档、接口文档的编写。

1. 本科及以上学历，自动化、机器人工程、机械电子工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、电气工程及其自动化等相关专业，有1-3年及以上机器人算法研发经验者优先（优秀应届生可放宽）。 2. 掌握机器人基础理论，包括动力学建模，移动机器人运动学建模，路径规划、轨迹规划、运动控制、避障算法的核心原理。 3. 熟练掌握至少一种主流规划算法（A、RRT、Dijkstra、PRM、贝塞尔曲线/样条曲线插补等）、控制算法（PID、MPC、滑模控制、自适应控制、阻抗控制等）、避障算法（动态窗口法DWA、模型预测避障MPC等）。 4.有移动机器人（AGV/AMR、巡检机器人、配送机器人等）底盘规划/控制/避障算法研发、落地经验者优先； 5. 参与过机器人整机产品化项目，有算法从仿真到工程化落地的完整经验者优先。 6. 精通ROS2底层开发，能进行算法实时性优化、自定义消息/服务开发，有ROS2与实时系统（如RT-Linux）集成经验者。