主要职责：
1.路径规划算法落地：实现 A*、D* Lite、Dijkstra 等经典算法，探索 RRT/RRT*、PRM 等采样算法；研发轨迹优化（如 Minimum Snap）、凸优化规划（CVXPY）及 RL 辅助规划方案，保障路径最优。
2.碰撞检测开发：基于计算几何、凸优化理论，开发高速精准的碰撞检测代码，实时规避机器人运行风险。
职位要求：
1.Python 能力：精通 OOP、数据结构、函数式编程，了解并发；
2.熟练使用 NumPy、SciPy；
3.会用 Cython/Numba 或 C++（pybind11）优化性能。
4.性能优化: 了解如何优化Python代码，包括使用Cython、Numba或将性能关键部分用C++编写再通过Python绑定（如pybind11）调用。
5.理解路径规划领域的经典算法和高级算法原理，有相关算法实现经验者优先。
6.掌握机器人碰撞检测的理论基础，包括计算几何、凸优化、线性代数等，了解常见的碰撞检测方法和技术。