自动驾驶导航工程师

岗位职责：
1. 高精度导航系统开发
负责剪草机、画线机等园林设备的自动驾驶导航算法研发，实现草坪场景下的厘米级定位与路径跟踪；
设计动态避障策略，应对低矮障碍物（如石块、草坪边缘、临时摆放物）及复杂地形（坡度、坑洼）的实时避让。
2. 多传感器融合定位
开发基于RTK GPS、视觉SLAM、IMU及轮速计的多源融合定位算法，确保设备在弱GPS信号区域的鲁棒性（如树荫下、建筑周边）；
优化地图构建与更新机制，支持草坪边界自动识别与作业区域动态扩展。
3. 全覆盖路径规划
设计剪草机高效全覆盖路径规划算法（如往复、扇形），最大化作业效率并减少重复覆盖；
针对画线机需求，开发自定义图案轨迹生成算法（如运动场标线、装饰性几何图案），确保轨迹平滑与精度误差小于±2cm。
4. 地形自适应与运动控制
结合车辆动力学模型，开发地形自适应算法，解决斜坡、湿滑草皮等场景下的设备稳定性问题；
设计运动控制策略（如MPC、模糊控制），实现低速场景下的精准转向与速度调节。
5. 系统集成与测试验证
将导航算法部署至嵌入式平台（如Jetson AGX、STM32），优化实时性与资源占用；
搭建草坪场景仿真测试环境（ROS/Gazebo），模拟极端天气（暴雨、强光）及传感器失效场景；
主导户外实机测试，解决草屑遮挡传感器、GPS信号漂移等工程化问题。
任职要求：
1. 学历与专业
硕士及以上学历，数学、自动化、机器人、计算机、农业工程等相关专业；
优秀本科生需具备3年以上移动机器人导航开发经验。
2. 技术能力
精通C++/Python，熟悉ROS/ROS2框架及嵌入式系统开发（Linux/RTThread）；
掌握SLAM技术（如Cartographer、LOAM）及路径规划算法（A、D Lite、Hybrid A）；
熟悉多传感器标定与融合（RTK GPS+视觉+IMU），具备卡尔曼滤波、粒子滤波等算法实战经验；
了解农机CAN总线通信协议（如ISO 11783/J1939）或园林设备机械控制原理者优先。
3. 场景经验
有割草机器人、农业自动驾驶车辆或移动机器人导航项目经验，熟悉户外场景特性；
理解草坪作业痛点（如边界模糊、低矮障碍物检测、能源效率优化）。
4. 软性要求
具备从算法仿真到硬件落地的全流程开发能力；
适应户外调试环境，具备快速定位传感器异常、通信故障等问题的工程素养。
加分项：
参与过商用割草机器人导航模块开发；
熟悉ISO 25119（农林机械功能安全）标准或农机高精度地图规范；
掌握强化学习/模仿学习在路径规划中的应用，或具备边缘端模型部署经验（TensorRT、OpenVINO）。
差异化亮点：
1. 场景强关联：聚焦草坪作业的特殊需求（如厘米级精度、地形适应、弱GPS环境）；
2. 技术垂直性：明确要求全覆盖路径规划与图案生成能力；
3. 工程落地导向：强调嵌入式部署、户外测试问题解决等实战能力。