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崗位定位：作為割草機自動駕駛系統(tǒng)研發(fā)的核心技術(shù)專家，主導自動駕駛系統(tǒng)（感知、定位、決策、規(guī)劃、控制）的方案設(shè)計、技術(shù)研發(fā)與落地驗證，攻克復雜草坪場景下的自動駕駛關(guān)鍵技術(shù)難題，確保產(chǎn)品自動駕駛性能達到行業(yè)領(lǐng)先水平，為產(chǎn)品技術(shù)競爭力提供核心支撐。
一、自動駕駛系統(tǒng)方案設(shè)計與技術(shù)選型
· 整體方案架構(gòu)設(shè)計：基于割草機應(yīng)用場景（家用庭院、商用草坪、復雜地形等）需求，設(shè)計自動駕駛系統(tǒng)整體技術(shù)架構(gòu)，明確感知、定位、決策、規(guī)劃、控制各模塊的功能邊界、接口規(guī)范及協(xié)同邏輯，確保系統(tǒng)架構(gòu)的合理性、可擴展性及可量產(chǎn)性。
· 核心技術(shù)選型決策：主導自動駕駛核心技術(shù)選型，包括感知傳感器（激光雷達、視覺攝像頭、毫米波雷達、IMU、GPS/北斗等）的型號、數(shù)量及布局方案確定；定位算法（GNSS+IMU融合、SLAM定位等）選型；決策規(guī)劃算法框架（規(guī)則式、學習式、混合式）及控制算法（PID控制、模型預(yù)測控制等）選型，平衡技術(shù)性能與成本、功耗需求。
· 技術(shù)規(guī)范制定：制定自動駕駛系統(tǒng)研發(fā)技術(shù)規(guī)范，包括傳感器數(shù)據(jù)采集標準、算法開發(fā)規(guī)范、模塊集成測試規(guī)范、系統(tǒng)性能評估指標等，為研發(fā)過程提供技術(shù)依據(jù)，保障研發(fā)質(zhì)量與效率。
二、核心算法研發(fā)與優(yōu)化
· 感知算法研發(fā)：主導割草機自動駕駛感知算法研發(fā)，重點攻克草坪環(huán)境下的障礙物（石頭、樹枝、寵物、行人等）精準識別與分類、草坪邊界識別、雜草與草坪區(qū)分、地形坡度檢測等關(guān)鍵技術(shù)；優(yōu)化傳感器數(shù)據(jù)融合算法，提升復雜光照（強光、陰影）、天氣（小雨、揚塵）環(huán)境下的感知穩(wěn)定性與準確性。
· 定位與地圖構(gòu)建算法研發(fā)：負責定位與地圖構(gòu)建技術(shù)研發(fā)，針對無GPS信號或弱GPS信號場景（如樹蔭下、建筑物旁），優(yōu)化SLAM算法（激光SLAM、視覺SLAM或融合SLAM），實現(xiàn)厘米級高精度定位；研發(fā)草坪場景地圖構(gòu)建與更新算法，支持割草區(qū)域規(guī)劃、禁區(qū)設(shè)置及路徑記憶功能。
· 決策規(guī)劃算法研發(fā)：主導決策規(guī)劃算法研發(fā)，根據(jù)草坪面積、形狀、障礙物分布等場景信息，設(shè)計高效的全區(qū)域覆蓋割草路徑規(guī)劃算法（如螺旋式、往復式、分區(qū)規(guī)劃等）；研發(fā)動態(tài)障礙物規(guī)避決策邏輯，實現(xiàn)緊急制動、繞行、暫停等智能響應(yīng)；優(yōu)化路徑跟蹤精度，減少漏割、重割問題。
· 控制算法研發(fā)：負責控制算法研發(fā)與優(yōu)化，基于電機、轉(zhuǎn)向機構(gòu)特性，設(shè)計割草機速度控制、轉(zhuǎn)向控制、割草高度調(diào)節(jié)控制算法；優(yōu)化控制參數(shù)，提升路徑跟蹤精度、行駛平穩(wěn)性及操作響應(yīng)速度，解決陡坡行駛、復雜地形轉(zhuǎn)向等控制難題。
三、技術(shù)落地與問題解決
· 算法原型驗證與迭代：搭建算法研發(fā)與測試平臺，開展感知、定位、決策、規(guī)劃、控制各模塊算法的仿真測試與實車原型驗證；根據(jù)測試數(shù)據(jù)（仿真數(shù)據(jù)、實車試驗數(shù)據(jù)）分析算法性能瓶頸，持續(xù)迭代優(yōu)化算法，提升系統(tǒng)魯棒性與可靠性。
· 系統(tǒng)集成與聯(lián)調(diào)：主導自動駕駛系統(tǒng)與割草機底盤、動力系統(tǒng)、電控系統(tǒng)的集成工作，制定集成方案與聯(lián)調(diào)計劃；協(xié)調(diào)硬件、軟件團隊開展系統(tǒng)聯(lián)調(diào)，解決模塊間兼容性、數(shù)據(jù)傳輸延遲、控制指令響應(yīng)異常等問題，確保系統(tǒng)整體性能達標。
· 量產(chǎn)技術(shù)支持：對接生產(chǎn)部門提供自動駕駛系統(tǒng)量產(chǎn)技術(shù)支持，參與制定量產(chǎn)測試流程與質(zhì)量管控標準；解決量產(chǎn)過程中出現(xiàn)的算法適配、傳感器校準、控制參數(shù)調(diào)試等技術(shù)問題，保障量產(chǎn)產(chǎn)品自動駕駛性能一致性。
· 現(xiàn)場問題排查與解決：針對產(chǎn)品測試、試銷及量產(chǎn)階段出現(xiàn)的自動駕駛相關(guān)問題（如定位漂移、障礙物漏識別、路徑規(guī)劃不合理等），牽頭開展問題排查與根源分析，制定技術(shù)解決方案并推動落地，持續(xù)提升產(chǎn)品用戶體驗。
四、技術(shù)調(diào)研與創(chuàng)新
· 行業(yè)技術(shù)趨勢跟蹤：持續(xù)跟蹤國內(nèi)外自動駕駛（尤其是低速無人設(shè)備、農(nóng)機自動駕駛）領(lǐng)域的技術(shù)動態(tài)、前沿算法（如Transformer在感知中的應(yīng)用、強化學習在決策規(guī)劃中的應(yīng)用）及競品技術(shù)方案，定期輸出技術(shù)調(diào)研報告。
· 技術(shù)創(chuàng)新與預(yù)研：基于行業(yè)趨勢與產(chǎn)品需求，提出自動駕駛技術(shù)創(chuàng)新方向，主導前瞻性技術(shù)預(yù)研項目（如多機協(xié)同割草技術(shù)、AI自主學習割草策略、遠程云端控制技術(shù)等），為產(chǎn)品技術(shù)升級儲備核心技術(shù)。
· 知識產(chǎn)權(quán)布局：主導自動駕駛核心技術(shù)的知識產(chǎn)權(quán)布局，梳理技術(shù)創(chuàng)新點，指導團隊開展發(fā)明專利、實用新型專利的申請工作，保護企業(yè)技術(shù)成果。
五、團隊協(xié)作與技術(shù)沉淀
· 跨團隊技術(shù)協(xié)同：協(xié)調(diào)與硬件研發(fā)（傳感器、嵌入式硬件）、軟件開發(fā)（嵌入式系統(tǒng)、車載OS、APP）、測試、市場等跨職能團隊的工作，建立高效技術(shù)溝通機制，確保研發(fā)目標一致，推進項目順利落地。
· 技術(shù)指導與傳承：擔任技術(shù)骨干導師，為團隊成員提供自動駕駛算法研發(fā)、技術(shù)問題解決等方面的指導；建立技術(shù)知識沉淀機制，主導編寫算法設(shè)計文檔、技術(shù)白皮書、測試案例等關(guān)鍵文檔，推動團隊技術(shù)能力提升。
任職要求：本科及以上學歷，自動化、機器人工程、計算機科學與技術(shù)、電子信息工程等相關(guān)專業(yè)；5年以上低速自動駕駛或無人設(shè)備自動駕駛算法研發(fā)經(jīng)驗，3年以上割草機、農(nóng)機或類似低速無人設(shè)備自動駕駛研發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先；精通至少一個核心模塊（感知/定位/決策規(guī)劃/控制）算法研發(fā)，具備全棧研發(fā)能力者優(yōu)先；熟悉常用傳感器（激光雷達、攝像頭、IMU等）特性及數(shù)據(jù)處理方法，掌握ROS等機器人開發(fā)框架；具備較強的問題排查能力、創(chuàng)新能力及團隊協(xié)作能力。