智能驾驶控制算法工程师（横向/纵向）_XC

一、岗位定位与使命

作为智能驾驶系统闭环的核心研发人员，负责设计、开发并量产先进的车辆运动控制算法（横向跟踪、纵向加减速、线控底盘协同），精准驱动转向、制动与动力系统执行规划路径。在确保极高系统安全性、鲁棒性与乘坐舒适性的同时，推动算法在实车平台及主流域控制器（如 Orin、Thor、地平线等）上的规模化落地。

二、核心岗位职责

1. 控制算法设计与开发

• 负责自动驾驶（L2+ 至 L4 级别）横向、纵向及横纵协同控制算法的方案设计与实现；
• 研发高精度轨迹跟踪算法，涵盖城市道路、高速场景（如 NOA/NGP）以及低速自主泊车（APA/AVP）场景；
• 针对复杂工况（如极限附着力、高速避障、颠簸路面、风阻扰动等），研发具备强抗干扰能力的自适应与鲁棒控制策略。

2. 车辆动力学建模与参数辨识

• 建立高保真度车辆动力学模型（包括双轨/单轨模型、非线性轮胎模型如 Pacejka 魔术公式、动力总成与制动系统传动延迟模型等）；
• 负责车辆底盘物理参数的在线与离线辨识，优化模型前馈与反馈补偿机制。

3. 仿真与虚拟验证

• 基于 CarMaker 等工具链构建高置信度的模型在环（MIL）与软件在环（SIL）仿真平台；
• 设计仿真用例与极端边缘工况（Edge Cases），开展系统稳定性、响应时间与舒适度指标评估。

4. 实车标定、调试与硬件在环（HIL）

• 参与台架测试（HIL）与实车动态调试，对接线控底盘（线控转向 SBW、线控制动 EMB/One-box 等）；
• 负责控制参数标定工作，持续优化车道居中精度、跟车平顺性、加减速 Jerk 值及乘坐舒适体验。

5. 工程化部署与量产交付

• 负责控制算法的 C/C++ 工程化实现；
• 适配嵌入式车载操作系统（QNX、Linux、RTOS）及 Classic/Adaptive AUTOSAR 架构，确保实时性与确定性调度；
• 配合功能安全工程师落实 ISO 26262 流程要求，完成故障注入、降级安全控制与失效保护策略设计。

三、任职资格要求

1. 教育背景与从业经验

• 学历要求：自动化、控制理论与控制工程、车辆工程、机械电子、计算机或应用数学等相关专业统招硕士及以上学历；
• 工作经验：3 年及以上智能驾驶或整车动力学控制算法研发经验，至少拥有一个完整的量产交付项目经验；

2. 专业理论与算法技能

• 扎实的现代控制理论基础，熟练掌握经典与现代控制算法，包括但不限于：
  • 横向控制：PID、LQR、模型预测控制（MPC）、滑模控制（SMC）、纯跟踪（Pure Pursuit）、Stanley 等；
  • 纵向控制：分层控制架构、速度/加速度前馈反馈控制、能量管理与再生制动协调；
• 深入理解汽车动力学理论（纵向/横向/垂向动力学），熟悉转向、悬架、驱动与制动执行机构的动力学响应特性与延迟。

3. 编程与工具链熟练度

• 熟练掌握 C/C++ 编程，具备良好的面向对象设计思想与代码规范（MISRA C/C++）；
• 熟悉 Linux 开发环境，熟练运用 Git、CANoe/CANalyzer 等总线测试工具，掌握 CAN/CAN-FD/车载以太网通信协议。

四、加分项（优先考虑）

1. 量产经验丰富：有主流主机厂（OEM）或知名 Tier 1 的量产定点交付经验，熟悉整车 V 字型开发流程与 ASPICE 规范；
2. 前沿技术研究：在控制与规划一体化、端到端学习控制（RL/Imitation Learning）、极端工况控制等领域有论文发表或技术储备；
3. 线控底盘集成：具备制动（ESC/IBC）、转向（EPS/SBW）或主动悬架底层集成与调校经验；
4. 功能安全：熟悉 ISO 26262 功能安全标准（具备 ASIL D 控制策略设计能力）或 SOTIF（预期功能安全