岗位定位：作为割草机自动驾驶系统研发的核心技术专家，主导自动驾驶系统（感知、定位、决策、规划、控制）的方案设计、技术研发与落地验证，攻克复杂草坪场景下的自动驾驶关键技术难题，确保产品自动驾驶性能达到行业领先水平，为产品技术竞争力提供核心支撑。

一、自动驾驶系统方案设计与技术选型

· 整体方案架构设计：基于割草机应用场景（家用庭院、商用草坪、复杂地形等）需求，设计自动驾驶系统整体技术架构，明确感知、定位、决策、规划、控制各模块的功能边界、接口规范及协同逻辑，确保系统架构的合理性、可扩展性及可量产性。

· 核心技术选型决策：主导自动驾驶核心技术选型，包括感知传感器（激光雷达、视觉摄像头、毫米波雷达、IMU、GPS/北斗等）的型号、数量及布局方案确定；定位算法（GNSS+IMU融合、SLAM定位等）选型；决策规划算法框架（规则式、学习式、混合式）及控制算法（PID控制、模型预测控制等）选型，平衡技术性能与成本、功耗需求。

· 技术规范制定：制定自动驾驶系统研发技术规范，包括传感器数据采集标准、算法开发规范、模块集成测试规范、系统性能评估指标等，为研发过程提供技术依据，保障研发质量与效率。

二、核心算法研发与优化

· 感知算法研发：主导割草机自动驾驶感知算法研发，重点攻克草坪环境下的障碍物（石头、树枝、宠物、行人等）精准识别与分类、草坪边界识别、杂草与草坪区分、地形坡度检测等关键技术；优化传感器数据融合算法，提升复杂光照（强光、阴影）、天气（小雨、扬尘）环境下的感知稳定性与准确性。

· 定位与地图构建算法研发：负责定位与地图构建技术研发，针对无GPS信号或弱GPS信号场景（如树荫下、建筑物旁），优化SLAM算法（激光SLAM、视觉SLAM或融合SLAM），实现厘米级高精度定位；研发草坪场景地图构建与更新算法，支持割草区域规划、禁区设置及路径记忆功能。

· 决策规划算法研发：主导决策规划算法研发，根据草坪面积、形状、障碍物分布等场景信息，设计高效的全区域覆盖割草路径规划算法（如螺旋式、往复式、分区规划等）；研发动态障碍物规避决策逻辑，实现紧急制动、绕行、暂停等智能响应；优化路径跟踪精度，减少漏割、重割问题。

· 控制算法研发：负责控制算法研发与优化，基于电机、转向机构特性，设计割草机速度控制、转向控制、割草高度调节控制算法；优化控制参数，提升路径跟踪精度、行驶平稳性及操作响应速度，解决陡坡行驶、复杂地形转向等控制难题。

三、技术落地与问题解决

· 算法原型验证与迭代：搭建算法研发与测试平台，开展感知、定位、决策、规划、控制各模块算法的仿真测试与实车原型验证；根据测试数据（仿真数据、实车试验数据）分析算法性能瓶颈，持续迭代优化算法，提升系统鲁棒性与可靠性。

· 系统集成与联调：主导自动驾驶系统与割草机底盘、动力系统、电控系统的集成工作，制定集成方案与联调计划；协调硬件、软件团队开展系统联调，解决模块间兼容性、数据传输延迟、控制指令响应异常等问题，确保系统整体性能达标。

· 量产技术支持：对接生产部门提供自动驾驶系统量产技术支持，参与制定量产测试流程与质量管控标准；解决量产过程中出现的算法适配、传感器校准、控制参数调试等技术问题，保障量产产品自动驾驶性能一致性。

· 现场问题排查与解决：针对产品测试、试销及量产阶段出现的自动驾驶相关问题（如定位漂移、障碍物漏识别、路径规划不合理等），牵头开展问题排查与根源分析，制定技术解决方案并推动落地，持续提升产品用户体验。

四、技术调研与创新

· 行业技术趋势跟踪：持续跟踪国内外自动驾驶（尤其是低速无人设备、农机自动驾驶）领域的技术动态、前沿算法（如Transformer在感知中的应用、强化学习在决策规划中的应用）及竞品技术方案，定期输出技术调研报告。

· 技术创新与预研：基于行业趋势与产品需求，提出自动驾驶技术创新方向，主导前瞻性技术预研项目（如多机协同割草技术、AI自主学习割草策略、远程云端控制技术等），为产品技术升级储备核心技术。

· 知识产权布局：主导自动驾驶核心技术的知识产权布局，梳理技术创新点，指导团队开展发明专利、实用新型专利的申请工作，保护企业技术成果。

五、团队协作与技术沉淀

· 跨团队技术协同：协调与硬件研发（传感器、嵌入式硬件）、软件开发（嵌入式系统、车载OS、APP）、测试、市场等跨职能团队的工作，建立高效技术沟通机制，确保研发目标一致，推进项目顺利落地。

· 技术指导与传承：担任技术骨干导师，为团队成员提供自动驾驶算法研发、技术问题解决等方面的指导；建立技术知识沉淀机制，主导编写算法设计文档、技术白皮书、测试案例等关键文档，推动团队技术能力提升。

任职要求：本科及以上学历，自动化、机器人工程、计算机科学与技术、电子信息工程等相关专业；5年以上低速自动驾驶或无人设备自动驾驶算法研发经验，3年以上割草机、农机或类似低速无人设备自动驾驶研发经验者优先；精通至少一个核心模块（感知/定位/决策规划/控制）算法研发，具备全栈研发能力者优先；熟悉常用传感器（激光雷达、摄像头、IMU等）特性及数据处理方法，掌握ROS等机器人开发框架；具备较强的问题排查能力、创新能力及团队协作能力。