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【崗位職責(zé)】：
1. 行為決策算法開發(fā)
設(shè)計并實現(xiàn)行為決策層的算法，使自動駕駛車輛能夠根據(jù)交通規(guī)則、周圍環(huán)境（其他車輛、行人、障礙物）和自車狀態(tài)，做出如跟車、換道、讓行、超車、通過路口等合理決策。
開發(fā)和優(yōu)化決策邏輯框架，如基于狀態(tài)機、行為樹、POMDP等模型，以處理復(fù)雜和不確定的交通場景。
設(shè)計場景化決策方案，針對擁堵、匝道、環(huán)島、無保護左轉(zhuǎn)等典型和復(fù)雜場景進行專項優(yōu)化。
2. 運動規(guī)劃算法開發(fā)
設(shè)計并實現(xiàn)運動規(guī)劃層的算法，生成滿足車輛動力學(xué)約束、安全、舒適且可執(zhí)行的軌跡。
精通并應(yīng)用多種規(guī)劃算法，如：
搜索類：A, Hybrid A, State Lattice Planning
采樣類：RRT, RRT*
曲線插值類：多項式曲線、樣條曲線
優(yōu)化類：基于模型預(yù)測控制 的局部軌跡規(guī)劃與優(yōu)化
實現(xiàn)軌跡的實時重規(guī)劃和障礙物避讓功能。
3. 算法仿真與驗證
利用仿真平臺 對所開發(fā)的決策與規(guī)劃算法進行大規(guī)模、閉環(huán)測試，覆蓋大量常規(guī)和極端場景。
定義和評估算法的性能指標(biāo)，如舒適性（加速度、加加速度）、安全性（碰撞時間TTC）、效率（通過時間）等。
參與實車測試，分析路采數(shù)據(jù)，定位算法缺陷，并進行迭代優(yōu)化。
4. 工程實現(xiàn)與優(yōu)化
將算法高效地實現(xiàn)為高性能、高可靠性的C++代碼。
與預(yù)測、控制、感知等模塊緊密協(xié)作，定義清晰的接口，確保系統(tǒng)整體性能。
5.算法選型及預(yù)研：根據(jù)產(chǎn)品業(yè)務(wù)需要選擇合適的局部路徑規(guī)劃算法、速度規(guī)劃算法、決策算法，并能獨立進行算法原型設(shè)計和實現(xiàn)；
【任職要求】：
1. 學(xué)歷與經(jīng)驗
本科及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)、自動化、車輛工程、 Robotics、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。
初級： 1-3年相關(guān)經(jīng)驗，有扎實的理論基礎(chǔ)和項目/實習(xí)經(jīng)驗。
中級/高級： 3-5年及以上自動駕駛決策規(guī)劃算法研發(fā)經(jīng)驗，有量產(chǎn)或大型項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
2. 核心技術(shù)能力
扎實的理論基礎(chǔ)：
必備：精通機器人學(xué)、控制理論、經(jīng)典規(guī)劃算法。
強烈推薦：深入理解模型預(yù)測控制 的原理和應(yīng)用。
推薦：了解機器學(xué)習(xí)/強化學(xué)習(xí)在決策規(guī)劃中的應(yīng)用。
強大的編程能力：
熟練掌握 C++，具備編寫高效、可靠代碼的能力。熟悉Python用于算法原型開發(fā)和數(shù)據(jù)分析。
熟悉 Linux 開發(fā)環(huán)境和 ROS/ROS2 框架。
算法與工程實踐：
對車輛動力學(xué)有基本了解。
熟悉常見的規(guī)劃算法庫，如OMPL、SBPL者優(yōu)先。
有使用仿真工具的經(jīng)驗，如CARLA、LGSVL、Prescan或內(nèi)部仿真平臺。
（中級/高級加分項）：
有處理復(fù)雜場景（如無保護左轉(zhuǎn)、密集車流切車）的成功經(jīng)驗。
具備一定的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計能力，能夠獨立負責(zé)某個規(guī)劃決策子模塊的設(shè)計與開發(fā)。
有實車調(diào)試和問題閉環(huán)的豐富經(jīng)驗。
3. 關(guān)鍵素質(zhì)與軟技能
卓越的邏輯思維和系統(tǒng)分析能力：能夠?qū)?fù)雜的駕駛場景分解為可計算的決策和規(guī)劃問題。
出色的解決問題能力：面對算法挑戰(zhàn)，能夠從原理層面分析并提出創(chuàng)新的解決方案。
嚴(yán)謹(jǐn)細致：對算法的安全性和魯棒性有極高的要求，注重細節(jié)。
良好的團隊協(xié)作與溝通能力：能夠與預(yù)測、控制、仿真等團隊成員有效合作。
強大的學(xué)習(xí)能力和對技術(shù)的熱情：能持續(xù)跟進領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)發(fā)展。