岗位职责
- 面向移动机器人AGV/AMR，开展运动规划与闭环控制算法开发、架构设计与工程落地，构建稳定可靠的规控系统；
- 搭建机器人仿真验证环境，完成差速、阿克曼、全向轮底盘运动学建模、参数标定、约束配置，解决窄通道通行、高精度定点停靠、打滑补偿、动态避障、启停平顺性等落地难点；
- 设计分层规控架构，融合全局路径、局部轨迹优化、时序跟踪控制（A*、RRT*、MPC、LQR、PurePursuit、Stanley等），开展多基线对照验证，评估方案在停靠精度、鲁棒性、运行效率上的指标收益；
- 负责算法仿真测试、边界工况验证、故障复现与效果评估，输出技术方案、接口规范、标定手册、测试报告；对接底盘驱动、定位、感知、上层调度团队，支撑样机迭代与交付；
- 跟踪运动规划、最优控制、约束优化领域前沿技术，组织技术研讨，沉淀可复用规控组件、标定与测试工具链，形成团队技术储备。
职位要求
- 本科及以上学历，自动化、控制工程、计算机、机器人、车辆工程、应用数学等相关专业；
- 扎实的机器人运动学、自动控制、路径规划理论基础，熟悉MPC、LQR、轨迹优化、速度平滑等经典规控算法；
- 熟悉差速、阿克曼、全向麦轮底盘模型，掌握轨迹跟踪、碰撞检测、约束规划开发流程；
- 熟练使用C++/Python，熟悉Linux开发环境、机器人中间件、Gazebo/Isaac Sim等仿真工具；
- 具备良好数学功底，能够独立设计对比实验，分析控制器稳定性、收敛特性与边界风险；
- 理解工业移动机器人安全约束、急停、速度限幅逻辑，具备严谨的算法风险意识与现场问题定位排查能力。 【加分项】
- 有AGV/AMR完整规控链路开发、多机型底盘标定、现场落地实战经验；
- 自主实现过规划器、轨迹优化器或跟踪控制器模块；
- 有CAN/串口底盘底层对接、轮速计+IMU状态观测与打滑补偿经验；
- 有轨迹约束优化、非线性控制方向相关专利或会议论文；
- 具备模块化规控框架、算法插件化封装开发经验；
- 熟悉多车协同规划、动态障碍物交互规划。
