职位描述 负责在 野外越野道路 场景下的自动驾驶车辆 路径规划与决策模块 的研发、优化与部署 基于 传感器融合感知结果(激光雷达、视觉、gps/rtk、imu 等) 构建可通行区域与代价地图,实现全局/局部路径规划 工程化实现 图搜索算法( a、dijkstra)、采样算法(rrt、rrt)、轨迹优化方法(mpc、梯度优化等)**,并确保其在车载环境中的实时性和鲁棒性 搭建并维护仿真环境(gazebo、carla、lgsvl 或自研越野仿真平台),进行规划算法的验证、压力测试与性能评估 参与实车测试,解决定位漂移、感知误差、动态障碍物处理等实际问题,持续优化算法的鲁棒性与稳定性 输出规划模块的技术文档,支持算法与系统的迭代升级.

职位要求 扎实的数学基础,熟悉 数值优化、图搜索、非线性控制、轨迹生成 等规划相关算法 熟悉 全局规划(基于图/采样)、局部规划(轨迹优化、mpc)、行为决策(fsm、规则/代价函数驱动) 等方法 熟练使用 c++/python,具备良好的工程实现能力和代码优化能力,熟悉 apollo 自动驾驶框架 理解车辆 运动学与动力学约束,能进行规划与控制模块的协同设计 有实际部署经验,能处理 算力受限、实时性要求高、传感器噪声 等工程问题 良好的团队合作与跨部门沟通能力,能推动规划模块与整车系统的集成.