岗位职责 负责割草机器人规划导航模块的全面接手与落地开发 基于现有ros2框架,使用 nav2 完成路径规划、覆盖规划、避障控制、行为树等核心功能的调优与后续开发 结合 fields2cover 覆盖规划库,实现高效、可重复的草坪覆盖作业 针对不同场景(草坪、坡地、不规则边界、果园、庭院等)迭代规划策略,提升作业鲁棒性. 后续开发slam与多传感器融合定位

对slam系统(基于mid-360激光雷达+imu)有深入理解,能排查定位漂移、回环失效等问题 必要时优化前端点云匹配(icp/ndt/gicp)或切换/改进slam方案(如lio-sam、fast-lio等) 任职要求 本科及以上学历,计算机、自动化、机器人、控制工程等相关专业. 熟悉ros2,能独立完成复杂机器人系统的节点设计、通信调优、生命周期管理. 对slam有扎实理解 熟悉激光slam原理(粒子滤波、图优化、回环检测、后端优化) 至少掌握一种开源3d激光slam算法(如lio-sam、fast-lio、loam系列) 熟悉点云配准算法(icp、ndt、gicp)及多传感器融合定位. 熟悉nav2导航框架,有实际落地经验 熟悉bt行为树、planner(如navfn、smac planner)、controller(如teb、mppi)、recovery机制 能根据场景定制覆盖规划(coverage planner)或集成 fields2cover 库. 具备视觉感知基础,能独立完成二维码识别与定位 熟悉opencv、apriltag/qr码识别,或yolo目标检测 能将识别结果转换为相对位姿,并规划回充路径. 扎实的c++/python编程能力,熟悉嵌入式linux开发调试. 加分项(优先录用) 有割草机器人、扫地机器人、农业机器人导航规划落地经验,尤其熟悉不规则边界覆盖规划 熟悉livox mid-360雷达特性(非重复扫描、小fov等),有针对性调优经验 实际使用过fields2cover,或独立实现过覆盖规划算法(如boustrophedon、牛耕式) 有二维码充电桩、红外回充等自动充电对接项目经验 熟悉传感器标定(激光-相机- imu外参标定、时间同步) 了解仿真sim2real,会用gazebo/isaac sim搭建机器人模型与测试场景 有团队管理或技术主导经验,能接手代码并重构优化.