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工作职责：
路径规划与决策：
1.设计并实现高效的全局和局部路径规划算法，包括但不限于hybrid A*、RRT、Lattice Planner等。
2.开发行为决策模块，使系统能够在复杂环境中做出合理的驾驶或操作决策。
3.实现多目标优化策略，如最小化行驶时间、避免碰撞、绕开障碍物等。
运动控制算法：
1.开发和优化实时运动控制算法，如PID、MPC、LQR等。
2.确保车辆或机器人能够平稳、精确地沿着规划路径行驶，并能适应动态环境变化。
3.实现轨迹跟踪算法，确保系统能够准确跟随预定轨迹。
仿真与测试：
1.使用仿真工具（如CARLA、Gazebo等）对规划和控制算法进行验证和调试。
2.参与实际道路或场地测试，分析测试数据，提出改进方案并实施。
3.与其他团队（如感知、定位等）紧密合作，确保整个系统的集成和协同工作。
系统优化与性能提升：
1.分析现有算法的性能瓶颈，提出并实现优化方案。
2.持续改进算法，提高系统的鲁棒性和响应速度。
3.针对特定应用场景，定制化开发专用的规划和控制策略。
前沿技术研究：
1.关注行业最新进展和技术趋势，探索新的规划和控制方法。
任职要求：
教育背景：
1.计算机科学、电子工程、自动化、机械工程、机器人等相关专业硕士及以上学历。
技能要求：
1.精通至少一种编程语言（C++/Python），熟悉常用的开发工具和框架。
2.具有扎实的数学基础，特别是线性代数、概率论、数值优化等领域。
3.熟悉常见的路径规划和控制算法，如hybrid A*、RRT、PID、MPC等，并具备相关的项目经验。
经验要求：
1.有自动驾驶或机器人领域的工作经验者优先。
2.有端到端、强化学习、深度学习轨迹预测的工作经验者优先。
3.具备实际项目中的路径规划和控制算法开发经验，尤其是大规模系统中的应用。
4.有使用仿真工具进行算法验证的经验。