规划控制算法工程师（机器人）(J11197)

全局与局部规划：设计并优化全局路径、局部轨迹、动态避障和在线重规划算法，处理窄路、会车、绕障及复杂路口等场景。

作业规划算法：面向割草场景开发区域分解、覆盖路径、贴边作业和漏割补偿策略，兼顾覆盖率、重复率、转弯次数与能耗。

运动控制算法：基于差速、阿克曼等底盘模型开发横纵向控制、轨迹跟踪和速度规划算法，提升跟踪精度、平顺性与稳定性。

安全与降级策略：设计限速、停车、急停、控制接管、传感器异常和定位失效等安全策略，明确算法运行边界。

仿真与真机验证：建立规划控制离线回放、仿真和实车测试体系，分析轨迹误差、舒适性、通过率及失败案例并持续迭代。

专业背景：自动化、控制科学、车辆工程、机器人或相关专业本科及以上学历，3年以上移动机器人、无人车规划或运动控制经验。

核心技能：

熟练掌握C++/Python、Linux和ROS 2，具备算法模块化开发、性能分析及系统联调能力。

熟悉A*、Dijkstra、Hybrid A*、RRT、Lattice、优化类规划或覆盖路径规划中的一种或多种方法。

掌握车辆运动学/动力学，熟悉PID、Pure Pursuit、Stanley、LQR或MPC等轨迹跟踪与控制方法。

能够结合定位、感知、底盘反馈和安全状态分析问题，具备仿真到实车的闭环调试经验。 3加分项：

有割草机、AMR、无人叉车、机场无人车或其他室外低速无人驾驶项目经验者优先。

有动态障碍物预测、复杂交互决策、狭窄空间规划或非完整约束规划经验者优先。

熟悉Nav2、OMPL、Control Toolbox、CasADi或其他主流规划控制框架者优先。