【工作职责】

1.负责自主系统任务决策逻辑研发，基于有限状态机、行为树与学习算法，解决无人机/机器人动态环境避障与路径选择问题。

2.研发基于时空优化、采样或强化学习的轨迹规划算法，保障运动轨迹的平滑性与安全性。

3.探索感知特征直连的端到端决策/规控算法，验证WorldModel、生成式策略等方法在自主系统中的可行性与应用边界。

4.负责规控模型轻量化与知识蒸馏，将大模型能力迁移至端侧实时运行的网络结构。

【任职要求】

1.自动化、控制科学与工程、机械电子、机器人、航空航天等相关专业硕士及以上学历，系统修读过自动控制原理、现代控制理论、最优控制及机器人学动力学，理论基础扎实。

2.熟练掌握传统规控算法，深度使用过Apollo或Autoware框架，具备 强化学习与混合优化策略结合，并以 MPC 作为规划逻辑保底 的工程经验。

3.理解端到端决策逻辑，有WorldModel或生成式模型应用经验者优先。

4.能使用AWSIM、CARLA、Prescan等仿真器开展大规模闭环仿真，具备无人机高速运动或机器人非平衡姿态控制能力。

5.熟练使用MATLAB/Simulink进行算法仿真与验证。

6.思维缜密，兼顾创新与安全，具备优秀的数学推导能力与工程实现能力。

7.优秀且经验丰富者，可适当放宽条件。（招聘实习生）