1. 端到端规划算法：
（1）设计多模态融合的实时规划决策系统，优化动态环境下的路径规划；
（2）开发仿真与真实环境联合训练框架。
2. 强化学习控制算法：
（1）研究基于强化学习的自适应运动控制方法；
（2）实现仿真到设备的算法迁移与部署。
3. 智能决策算法：
（1）研发多智能体博弈对抗与协同决策算法；
（2）结合深度强化学习优化复杂场景策略。

1、掌握C/C++或Python，熟悉ROS2/Linux开发环境；
2、掌握传统路径规划算法（A*、D*、DWA、RRT等常见路径规划算法）原理及应用；
2、掌握强化学习理论（PPO/SAC），具备强化学习在机器人控制领域中应用的经验；