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一、核心职责拆解
1. 全局路径规划(Planning)

负责在宏观层面生成安全、高效的行驶策略。

任务决策:根据环境预测(如他车行为)和交通规则,决定超车、跟车、变道、避让等行为。

路径生成:设计无碰撞的参考路径,确保符合车辆动力学约束。

场景适配:针对高速、城区、泊车等不同场景优化算法。

2. 运动控制(Control)

将规划好的路径转化为精确的执行指令,确保车辆平稳跟踪。

轨迹跟踪:设计控制器(如PID、MPC、LQR)实现横向(方向盘)与纵向(油门/刹车)的精准控制。

舒适性优化:平滑加速度和加加速度(Jerk),避免急刹或顿挫。

抗扰动:处理路面附着变化、载重变化等外部干扰。

3. 算法开发与迭代

建模:建立或优化车辆/机器人运动学、动力学模型。

仿真测试:利用Carsim、CarMaker或自研仿真平台进行大量闭环测试。

实车调试:配合底盘工程师进行实车参数标定与性能调优。

二、必备技能栈

能力维度



具体要求




理论基础



扎实的现代控制理论(最优控制、状态估计)、机器人学(运动规划、SLAM)、优化理论(凸优化、数值优化)




编程能力



熟练使用 C++/Python,熟悉 ROS/ROS2 框架,具备多线程及实时系统开发经验




工具链



熟悉 Apollo、Autoware 等开源框架,掌握 Matlab/Simulink 用于算法原型快速验证




工程素养



熟悉 CAN 通信,具备传感器融合(感知定位)的协同调试能力

三、行业应用与挑战

自动驾驶:L2~L4级乘用车、无人重卡、无人物流车。

机器人:AGV/AMR(仓储物流)、服务机器人、无人机。

典型难点:复杂交互场景的决策博弈(如无保护左转)、极端工况下的稳定性保障、算力与实时性的平衡。
2026-04-14 17:01
IP属地:广东

职位福利

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