规划算法工程师（电控）

1、负责智能农机、无人作业装备及特种移动平台全局路径规划与局部运动规划算法的研发与实现，解决复杂田间地头、非结构化环境下的作业路径生成问题。 2、设计并实现全覆盖作业路径规划策略，完成作业幅宽衔接、地头转向（U型/鱼尾型掉头）、边界跟踪与漏作重作区域判定，提升作业覆盖率与土地利用率。 3、研发动态避障与行为决策逻辑，处理田间障碍物、动态目标、多机协同作业等复杂场景下的避让、绕行与优先级仲裁。 4、基于A*、D*、Dijkstra、RRT/RRT*、Hybrid A*等全局规划算法与DWA、TEB、Lattice Planner等局部规划算法完成算法选型、实现与调优，并结合MPC、LQR、PID开展轨迹跟踪与运动控制。 5、运用样条曲线、数值优化等方法对生成轨迹进行平滑与优化，确保轨迹满足车辆运动学与动力学约束，同时兼顾作业效率与乘坐（作业）舒适性。 6、负责规划模块的工程化与实时化部署，基于嵌入式平台完成算法移植、算力与内存优化，保障算法在量产平台上的实时性与稳定性。 7、搭建规划算法仿真测试环境与评测体系，开展大规模仿真验证与实机/实车测试，基于测试数据持续迭代优化算法性能指标。 8、与感知、定位（SLAM/RTK-GNSS）、控制及标定团队完成模块集成联调，协同解决规划与上下游接口的工程落地问题，并支持低空经济航空器、智能驾驶行/泊车等场景的规划需求。 9、跟踪规划决策领域前沿技术，开展技术预研与专利布局；编写算法设计说明、接口文档、测试报告及开发文档，完10、成算法版本管理与技术资料归档；完成领导交办的其他算法开发及技术支持事项。

1、硕士及以上学历，计算机、自动化、车辆工程、机器人、控制科学与工程、导航工程、电子信息等相关专业，条件优秀者可放宽至本科。 2、3-5年以上路径规划、运动规划或自动驾驶/机器人决策规划相关研发经验，有智能农机、无人车、机器人或飞行器量产项目成功落地经验者优先。 3、精通经典全局规划算法（A*、D*、Dijkstra、RRT/RRT*、Hybrid A*等）与主流局部规划算法（DWA、TEB、Lattice等），对其中至少一项有深入研发经验。 4、具备扎实的数学基础，熟悉凸优化、数值优化、微分几何、概率论与运动学/动力学建模，能独立完成算法推导与工程实现。 5、熟练掌握PID、MPC、LQR、模糊控制中至少一项运动控制算法，熟悉路径跟踪与轨迹平滑优化方法。 6、精通C/C++编程，具备良好的代码架构与工程规范，熟悉Python/Shell脚本；熟练使用Linux开发环境及ROS/ROS2框架，掌握Rviz、rqt等调试工具。 7、熟悉MATLAB/Simulink开展算法仿真与建模，了解常用传感器（激光雷达、毫米波雷达、超声波、IMU、GNSS）原理与特性，对感知、定位、控制模块有基本了解。 8、具备较强的逻辑分析与问题解决能力，良好的团队协作意识与英文文献阅读能力，能适应出差及现场调试。 9、能够保质保量完成领导交办的其他事项，服从研发团队的统一调度与管理。 岗位亮点 赛道稀缺性强：直接主导规划算法从研发到量产落地的全链路，接触智能农机无人作业、智慧农装、低空经济航空器等前沿场景，依托动力云平台真实运行数据开展算法迭代，技术经验可迁移价值高。 研发条件扎实：公司建有省、市级研发创新平台10个，软件工程能力达行业最高5级认证，与清华大学、上海交大、天津大学、山东大学等高校建立产学研合作，配套完整算法工具链与实机试验资源。