岗位职责：

1.负责机器人运动规划算法的设计、开发与优化，包括但不限于路径规划（Path Planning）、轨迹生成（Trajectory Generation）、避障（Obstacle Avoidance）、时间最优规划等；

2.针对多自由度机械臂、移动底盘或足式、人形机器人系统，实现高实时性、高鲁棒性的运动控制策略；

3.与感知、控制、机械及软件团队紧密协作，将运动规划模块集成到整体机器人系统中；

在仿真环境（如 ROS/Gazebo、PyBullet、Isaac Sim、Webots 等）及真实机器人平台上进行算法验证与调优；

4.分析实际应用场景中的运动性能瓶颈，持续提升规划效率、平滑性与安全性；

5.编写高质量、可维护的 C++/Python 代码，撰写技术文档与测试报告；

6.跟踪运动规划领域的前沿技术（如 RRT*、CHOMP、STOMP、优化-based 规划、学习-based 规划等），推动算法迭代升级。

岗位要求：

1.计算机科学、自动化、控制工程、机械电子、人工智能或相关专业硕士及以上学历（优秀本科生可酌情考虑）；

2.扎实的数学基础，熟悉线性代数、微积分、优化理论、刚体运动学与动力学；

3.精通 C++ 和/或 Python，具备良好的软件工程习惯和算法实现能力；

4.熟悉常用运动规划算法（如 A*、Dijkstra、RRT、RRT*、PRM、Lattice Planner、CHOMP 等）及开源库（如 OMPL、MoveIt、SBPL 等）；

5.有 ROS/ROS2 开发经验，熟悉机器人软件架构与中间件；

6.具备在真实机器人或高保真仿真环境中调试运动规划系统的实际项目经验；

7.了解机器人控制基础（如 PID、阻抗控制、逆动力学）者优先；

8.有以下任一经验者优先：

多臂协同或人机协作场景下的运动规划；

动态环境下的实时重规划；

基于学习的运动规划（如强化学习、模仿学习）；

人形机器人或高自由度机械系统的规划开发；

良好的沟通能力、团队协作精神和解决问题的能力，能适应快速迭代的研发节奏。