算法工程师（无人机/无人车）

一、ROS 生态核心算法研发​
基于ROS1/ROS2开发无人机全局路径规划、局部轨迹优化、动态避障算法，封装为可复用功能包，适配室内外、结构化 / 非结构化场景，支持行为树（BT）任务调度集成。​
研发 ROS 生态下导航定位与多传感器融合算法，基于 VIO/SLAM（如 FAST-LIVO2）、GPS/IMU/ 激光雷达异构数据融合，通过 uORB/XRCE-DDS 实现与飞控的低延迟数据交互，保障定位鲁棒性。​
设计 ROS 兼容的飞行控制算法（串级 PID/MPC/LQR），通过话题 / 服务接口接收状态反馈、发布控制指令，解决欠驱动系统轨迹跟踪问题，支持增益调度与自适应优化。​
二、ROS 仿真与实飞验证​
搭建ROS+Gazebo/PX4 SITL仿真平台，构建自定义测试场景（动态障碍、弱纹理环境），实现算法离线仿真、在线联调与回归测试，输出性能分析报告。​
基于 ROS 工具链（rviz 可视化、rosbag 数据录制 / 回放）开展实飞测试，针对复杂环境下的实时性、鲁棒性问题，迭代优化算法参数与逻辑，适配嵌入式平台（MCU/FPGA）资源约束。​
集成 ROS 导航栈（Navigation2）核心模块，优化代价地图、路径搜索参数，实现全局规划与局部避障的无缝衔接，支持多机协同任务的分布式通信架构。​
三、ROS 系统集成与协作​
负责 ROS 算法模块与飞控（PX4/ArduPilot）、感知模块（激光雷达 / 视觉相机）的接口适配，通过 MAVROS2/XRCE-DDS 完成控制指令与传感器数据的高效传输。​
与硬件、嵌入式团队协作，解决 ROS 节点部署、硬件时钟同步、传感器校准等跨模块问题，保障系统在 5G 图传、SLAM 测绘等场景下的稳定性。​
撰写 ROS 功能包文档、接口说明、算法流程图，沉淀技术成果，支持团队成员快速复用与二次开发。