一、岗位职责
1、算法设计与开发
主导无人机飞行控制算法（如姿态控制、轨迹规划、多传感器融合）的设计与优化，覆盖多旋翼、固定翼等机型。
开发基于 MPC（模型预测控制）、自适应控制、卡尔曼滤波 / 扩展卡尔曼滤波（EKF）等先进算法，提升飞行稳定性与复杂环境适应性。
参与无人机集群协同控制算法开发，包括编队控制、避障策略、任务分配等。
2、开源飞控系统二次开发
基于 PX4、APM 等开源飞控框架进行代码分析、调试与功能扩展，熟练掌握其架构与核心模块（如传感器驱动、控制律实现）。
完成算法在硬件平台（如 Pixhawk）的部署与优化，解决调试过程中的实际问题（如传感器噪声、通信延迟）。
利用 Gazebo、MATLAB/Simulink 等工具进行算法仿真验证，确保代码可靠性与实时性。
3、系统集成与测试
与硬件团队协作完成飞控系统联调，优化算法与硬件（IMU、GPS、视觉传感器等）的适配性。
设计并执行飞行测试方案，分析数据以定位并解决飞行异常（如姿态振荡、导航偏差）。
参与半物理仿真（HIL）和实飞验证，提升系统鲁棒性与安全性。
4、技术研究与创新
跟踪行业前沿技术（如 AI 决策模块、联邦学习在集群中的应用），推动技术落地与产品升级。
撰写技术文档、专利及学术论文，参与行业标准制定。
二、任职要求
1、经验要求
本科及以上学历，自动化、航空航天、控制科学与工程等相关专业。
1-3 年无人机飞控算法开发经验，具备完整项目落地经验者优先；优秀应届硕士可放宽至无经验。
2、熟悉无人机适航法规与低空经济应用场景（如物流、巡检、应急）者加分。
3、技术栈与工具
编程语言：精通 C/C++，熟练使用 Python、Matlab/Simulink 进行算法仿真与数据分析。
开发工具：掌握 ROS、MAVROS、VS Code 等开发环境，熟悉 Docker 容器化部署。
算法能力：深入理解 PID、自适应控制、卡尔曼滤波、EKF、传感器融合等核心算法，具备多源数据处理经验。
开源飞控：至少熟悉一种主流开源飞控系统（PX4/APM），能独立完成代码调试与功能扩展。
三、加分项
熟悉 SLAM、视觉导航、RTK 定位技术在无人机中的应用。
有大规模无人机集群（≥50 架）仿真或实飞经验。
发表过飞控相关论文或拥有专利。
能自主操控无人机并完成飞行测试。