1、编程语言：精通 C++或 Pvthon 语言，C++具备高效的性能，适用于对实时性要求极高的机器人导航算法开发：Pvthon 则以其简洁的语法和丰富的库，便于快速实现算法原型及进行数据处理与分析，二者在算法开发的不同阶段均发挥重要作用；
2、机器人操作系统：熟悉ROS(Robot Operating System)或R0S2框架，能够熟练运用其中的节点通信、消息传递、服务调用等机制，实现机器人导航系统各模块间的高效协作与集成；
3、定位算法：熟练掌握多传感器融合定位技术，包括将激光雷达、摄像头、IMU（惯性测量单元）、GPS等多源数据进行融合处理，以提升机器人在复杂农业环境下的定位精度与稳定性。深入理解并能应用扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)等经典滤波算法，以及同步定位与地图构建(SLAM)算法，如 Cartographer、LOAM等，解决机器人在位置环境中的定位与地图创建难题；
4、路径规划算法：熟练运用A*、Dijkstra、D*Lite、Hybrid A*等全局路径规划算法，以及TEB(Time Elastic Band)、DWA( Dynamic Window Approach)等局部路径规划算法，针对不同农业作业场景和任务需求，为机器人规划出安全、高效、平滑的运行路径；

任职要求：

1、博士学历，数学、自动化、机器人工程、计算科学与技术、农业工程等相关专业优先；
2、农业场景经验：具有农业机器人导航、农业自动驾驶车辆或相关移动机器人在户外农业场景应用的项目经验，深刻理解农业作业环境的特殊性，如复杂地形（坡度、坑洼）、多变的光照条件、农作物生长状态的差异、不规则的田间边界等，能够针对性的优化导航算法以适应这些特殊场景；
3、问题解决能力：具备敏锐的问题洞察力和高效的问题解决能力，能够在算法开发、系统集成及实际测试过程中，快速定位并解决各类技术问题，如传感器异常、通信故障、算法性能瓶颈等；
4、团队协作精神：善于与团队成员（包括硬件工程师、软件工程师、测试工程师、产品经理等）进行沟通协作，共同推荐项目进展。能够在跨部门合作中，清晰表达自己的技术观点，理解并整合其他团队成员的意见和需求，确保项目目标的顺利实现；
5、学习创新能力：对新技术、新知识保持强烈的学习热情和好奇心，能够持续跟踪国内外机器人导航领域的最新发展动态和前沿技术，并将其应用到实际工作中，推动农业机器人导航技术的创新与发展；
6、适应能力：适应户外调试环境，能够在复杂多变的农业现场进行实地测试与算法优化工作，克服恶劣天气、复杂地形等不利因素对工作的影响。
5、避障算法：具备设计并实现动态避障策略的能力，使机器人能够实时检测并避开田间的障碍物，如农作物、沟渠、农机具等，确保作业过程的安全性与连续性；
6、多传感器标定与融合:熟悉各类传感器的标定方法，能够精确校准激光雷达、摄像头、IMU等传感器参数，以提高传感器数据的准确性。掌握多传感器数据融合技术，通过融合不同类型传感器的数据，获取更全面、准确的环境信息，增强机器人对复杂农业环境的感知能力；
7、嵌入式系统开发：了解嵌入式系统开发(如Linux/RTThread），能够将开发好的导航算法移植并部署到嵌入式平台（如JetsonAGX、STM32等)上，优化算法在嵌入式设备上的实时性与资源占用，确保算法在硬件设备上稳定运行。