深圳·南山区
职位详情
一、职责范围
1. 负责机器人及自动驾驶系统中的全局路径规划（如导航路径生成、拓扑地图构建）与局部动态避障算法的设计与实现；
2. 提升轨迹的平滑度、安全性与运行效率，支撑复杂环境下循迹行驶、车道变换、原地调头、脱离困境等行为决策；
3. 构建障碍物地图模块，整合多类传感器的数据接入逻辑与碰撞检测机制；
4. 搭建仿真测试环境，评估算法表现并推进实际工程部署；
5. 撰写相关技术文档与专利材料，协同其他模块完成联合开发与系统调试。
二、任职要求
1. 硕士及以上学历，专业方向为计算机、自动化、控制工程、机器人、车辆工程或数学等相关领域；
2. 具备3年以上路径规划算法研发经验，掌握机器人或自动驾驶场景中全局与局部路径规划方法的实际应用与落地能力。
三、核心技术能力
1. 路径规划算法：
（1）深入理解常用全局规划方法（如A*、Dijkstra、D*、RRT、Hybrid A*等）和局部规划策略（如DWA、Lattice Planner等）；
（2）掌握轨迹平滑与优化技术（包括样条曲线拟合、Dubins/Reeds-Shepp路径构造等）；
（3）了解凸优化与非线性规划原理，具备算法性能调优经验；
（4）熟悉特定约束条件（如狭窄通道）下的机器人脱困策略设计。
2. 传感器数据处理与融合：
（1）熟悉激光雷达、视觉、超声波、深度相机等传感设备在动态避障中的使用方式，能基于实时感知信息更新路径规划并维护障碍物地图；
（2）具备点云、激光等传感器数据去噪能力，可有效处理偶发性异常数据。
3. 工具与编程：
（1）熟练运用C++/Python语言，熟悉Linux平台及ROS/ROS2框架下的开发流程；
三、优先条件
1. 掌握车辆或机器人运动模型（如差速驱动、四轮转向、全向移动等）者优先；
2. 有RoboMaster、AGV竞赛获奖经历或产品量产项目实践经验者优先；
3. 具备Carsim、Gazebo、Prescan等仿真工具使用经验者优先；
4. 了解深度学习在路径规划中的应用（如强化学习、端到端路径生成）者优先。
1. 负责机器人及自动驾驶系统中的全局路径规划（如导航路径生成、拓扑地图构建）与局部动态避障算法的设计与实现；
2. 提升轨迹的平滑度、安全性与运行效率，支撑复杂环境下循迹行驶、车道变换、原地调头、脱离困境等行为决策；
3. 构建障碍物地图模块，整合多类传感器的数据接入逻辑与碰撞检测机制；
4. 搭建仿真测试环境，评估算法表现并推进实际工程部署；
5. 撰写相关技术文档与专利材料，协同其他模块完成联合开发与系统调试。
二、任职要求
1. 硕士及以上学历，专业方向为计算机、自动化、控制工程、机器人、车辆工程或数学等相关领域；
2. 具备3年以上路径规划算法研发经验，掌握机器人或自动驾驶场景中全局与局部路径规划方法的实际应用与落地能力。
三、核心技术能力
1. 路径规划算法：
（1）深入理解常用全局规划方法（如A*、Dijkstra、D*、RRT、Hybrid A*等）和局部规划策略（如DWA、Lattice Planner等）；
（2）掌握轨迹平滑与优化技术（包括样条曲线拟合、Dubins/Reeds-Shepp路径构造等）；
（3）了解凸优化与非线性规划原理，具备算法性能调优经验；
（4）熟悉特定约束条件（如狭窄通道）下的机器人脱困策略设计。
2. 传感器数据处理与融合：
（1）熟悉激光雷达、视觉、超声波、深度相机等传感设备在动态避障中的使用方式，能基于实时感知信息更新路径规划并维护障碍物地图；
（2）具备点云、激光等传感器数据去噪能力，可有效处理偶发性异常数据。
3. 工具与编程：
（1）熟练运用C++/Python语言，熟悉Linux平台及ROS/ROS2框架下的开发流程；
三、优先条件
1. 掌握车辆或机器人运动模型（如差速驱动、四轮转向、全向移动等）者优先；
2. 有RoboMaster、AGV竞赛获奖经历或产品量产项目实践经验者优先；
3. 具备Carsim、Gazebo、Prescan等仿真工具使用经验者优先；
4. 了解深度学习在路径规划中的应用（如强化学习、端到端路径生成）者优先。
2026-05-16 13:21
IP属地：广东深圳
职位福利
硕士3-5年C/C++机器学习规控算法深度学习大模型算法强化学习Python
深圳一品机器人科技有限公司
不需要融资 · 0-20人
鱼泡安全保障
如遇到办证收费、刷单、传销、诱导买车等违规行为，请立即向鱼泡直聘投诉举报投诉举报 >
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