狮子山实验室-机器人导航避障算法工程师（路径规划_运动决策方向）(J33424)

职位描述

1. 负责机器人导航、路径规划、局部避障、运动决策等相关算法的研发、优化与工程化落地，支撑四足机器人、双足机器人等移动机器人在复杂真实场景中的自主移动能力。

2. 熟悉常见的规划算法（A*，RRT*，Lattice based，MPC，Apollo EM）或行为决策、行为意图/轨迹预测相关算法。有相关量产研发经验者优先。

3. 负责机器人动态避障与局部运动决策能力建设，支持机器人在行人、车辆、窄通道、门禁、电梯口、转角、拥挤区域等复杂环境中的安全通行。

4. 负责机器人在真实业务场景中的导航能力优化，包括写字楼、园区、社区、工业场站、地下车库、室内外混合环境等场景下的路径通过性、稳定性和长期运行可靠性提升。

5. 跟踪机器人导航、运动规划、强化学习导航、语义导航、具身智能导航、端到端导航等前沿技术，结合公司产品需求进行技术预研、方案验证和工程转化。

任职要求

1. 硕士及以上学历，机器人、自动化、计算机、电子信息、人工智能、控制工程等相关专业，具备 3 年及以上机器人导航、路径规划、运动控制或相关算法研发经验；能力优秀者可适当放宽学历或年限要求。

2. 熟悉移动机器人导航系统基本原理，具备全局规划、局部规划、动态避障、路径跟踪、运动决策等至少一个方向的完整项目经验，有真实机器人平台落地经验者优先。

3. 熟悉常用路径规划与避障算法，包括 A*、Dijkstra、RRT / RRT*、DWA、TEB、MPC、轨迹优化、代价地图、栅格地图、拓扑地图等相关技术。

4. 熟悉 ROS / ROS2 导航框架，有导航框架二次开发经验者优先。

5. 熟练掌握 C++，具备良好的工程代码能力；熟悉 Python 或其他脚本语言，能够进行算法验证、数据分析、仿真测试和工具开发。

6. 具备较强的系统调试和问题定位能力，能够针对机器人实机运行中的震荡、绕障失败、路径不平滑、目标点不可达、局部规划卡死、误停等问题进行分析和优化。

7. 具备良好的工程化意识，关注算法实时性、稳定性、安全性、可维护性和长期运行可靠性。

8. 具备较强的学习能力、沟通能力和团队协作精神，能够与建图定位、感知算法、运动控制、硬件、产品和现场交付团队协同推进项目落地。