PNC算法工程师/专家

我们正在招聘具备机器人运动规划、轨迹优化与环境建模预测能力的PNC算法工程师，加入自研轮式双臂机器人底盘移动算法核心研发团队。 本岗位聚焦于厂区等复杂室内外场景下的移动导航与运动控制，负责从全局路径规划、局部轨迹规划到动态和静态障碍物避障的完整算法链路建设。你将深入参与机器人底盘运动模型建模、轨迹生成与优化、复杂场景下的安全避障，以及算法在真实机器人平台上的工程化落地与持续迭代。 我们提供自研轮式双臂机器人平台、真实厂区应用场景与完整的算法研发环境，期待你与我们一起打造安全、稳定、高效、可泛化的机器人自主移动能力。 岗位职责

1. 移动导航与PNC算法设计：负责轮式机器人底盘全局路径规划、局部路径规划、轨迹规划与运动控制算法的设计、实现和持续优化，构建完整的PNC算法链路。
2. 轨迹规划与优化：针对差速、阿克曼、全向等不同底盘运动模型，设计满足运动学、动力学、速度、加速度、曲率及安全约束的轨迹生成与优化算法。
3. 动态与静态避障：面向厂区道路、狭窄通道、交叉路口及人员混行等场景，负责静态障碍物避障、动态障碍物预测、碰撞检测与风险评估，提升机器人在复杂环境中的通行能力与安全性。
4. 局部规划与实时决策：设计基于采样、搜索、优化或模型预测控制的局部规划算法，实现机器人对环境变化的实时响应，以及速度、方向和路径的在线调整。
5. 真实机器人系统落地：负责算法在真实机器人平台上的部署、调试与性能优化，解决传感器噪声、定位漂移、底盘执行误差、通信延迟及复杂路况等工程问题。
6. 算法评测与持续迭代：建立覆盖仿真、数据回放和真实场景的算法评测体系，围绕到达率、规划成功率、避障安全性、轨迹平滑性、控制稳定性与实时性等指标持续优化。
7. 前沿算法研究与工程化：跟进机器人导航、运动规划、轨迹优化、预测控制及学习型规划等方向的前沿进展，完成算法复现、验证与工程化落地。

职位要求

1. 教育背景：硕士及以上学历，机器人、自动化、计算机、人工智能、控制工程、车辆工程等相关专业。
2. 编程与工程基础：具备扎实的C++编程能力，熟悉Python及Linux开发环境，熟悉ROS/ROS 2、Git、CMake等常用机器人开发工具。
3. 规划算法基础：熟悉A*、Dijkstra、Hybrid A*、RRT、RRT*、DWA、TEB、MPC等一种或多种路径规划、轨迹规划及控制算法。
4. 运动学与控制基础：理解移动机器人运动学、动力学、轨迹跟踪、PID、Pure Pursuit、Stanley、MPC等相关方法，能够针对不同底盘模型进行算法设计。
5. 避障与预测能力：理解碰撞检测、障碍物膨胀、时空轨迹预测、动态避障及风险评估方法，能够处理动态环境中的规划和决策问题。
6. 系统设计能力：具备良好的算法抽象、系统设计和问题拆解能力，能够在安全性、实时性、平滑性、鲁棒性与计算资源之间进行合理权衡。
7. 工程落地能力：具备较强的问题定位和现场调试能力，能够通过日志分析、数据回放、仿真验证和实车测试持续改进算法效果。