导航算法工程师
一、 本岗位为农业机械高精度自动驾驶领域，负责精通控制算法LQR.Stanley，ESKF、卡尔曼滤波等数据融合，熟悉GNSS-RTK导航系统的核心算法研发、仿真验证与工程化落地，是连接算法理论与农机导航产品量产的关键技术岗位，支撑农机导航产品的核心性能突破与迭代升级。
二、 算法研发与优化
负责基于ESKF的GNSS-RTK/MEMS-IMU组合导航算法设计、量测更新模型推导及迭代优化。
开展单天线GNSS航向初始化、航向角校正、杆臂估计、量测扰动剔除等关键算法的研发与性能提升。
完成MEMS-IMU六面校正、温度补偿算法，以及农机车轮转角估计模型的设计与优化。
仿真验证与数据处理
基于实车数据集搭建MATLAB仿真平台，验证组合导航算法的可行性、鲁棒性与精度指标。
分析仿真与实测数据，定位算法瓶颈，输出优化方案并推动落地。
工程化落地支持
配合嵌入式开发团队完成导航算法的移植、调试与性能优化，保障算法在硬件平台的实时性与稳定性。
参与制定算法相关的技术文档，包括算法原理说明、仿真报告、移植指南等。
技术攻关与创新
跟踪组合导航领域前沿技术，针对农机作业场景的复杂工况，解决导航精度、抗干扰性、时间同步等技术痛点。
参与专利撰写与技术成果转化，推动导航算法的技术创新。
三、 学历与专业
本科及以上学历，导航制导与控制、测绘工程、自动化、计算机、电子信息等相关专业。
专业技能
精通组合导航核心算法，ESKF、卡尔曼滤波等数据融合算法，熟悉GNSS-RTK、MEMS-IMU工作原理。
熟练使用MATLAB/Simulink进行算法仿真与建模，具备实车数据处理经验者优先。
掌握C/C++.Java编程语言，具备算法嵌入式移植经验者优先。
了解农机自动驾驶系统或相关领域应用场景者优先。
综合素质
具备较强的问题分析与解决能力，能够独立开展算法研发与技术攻关。
具备良好的团队协作能力，能够与软硬件开发、产品等团队高效协同。