1.算法开发与实现:负责单机及多机AGV的全局路径规划(如Astar,Dstar,RRT等)与局部实时避障如DWA,TEB等)算法的设计、开发、仿真与实车部署。
2.动态调度与交通管理:开发多机器人协同调度算法,解决死锁预防、路口智能分配、动态优先级调度、拥堵预测与疏导等核心问题。
3.系统集成与优化:将规划算法与SLAM(定位与建图)、控制系统、车队管理系统无缝集成。持续优化算法性能,降低计算资源消耗,提升系统实时性与鲁棒性。
4.场景化解决方案:深入理解客户现场需求(如制造业车间、仓储物流、医院、港口等),针对特定场景(狭窄通道、人机混行、动态障碍物)设计定制化的规划与避障策略。
5.仿真与测试:利用ROS/Gazebo等仿真工具搭建测试环境,进行大规模场景仿真验证。主导实车现场调试,分析问题并快速迭代算法。
6.技术文档:撰写清晰的设计文档、测试报告和算法说明,为团队其他成员提供技术支持。
1.学历与专业:计算机科学、自动化、机器人学、数学或相关专业,硕士及以上学历(特别优秀的本科生可酌情考虑)。
2.编程能力:精通C++,具备扎实的代码功底和良好的
3.编程习惯,熟悉Linux开发环境。
4.算法基础:深刻理解图搜索算法、优化理论、机器人运动学、概率论。熟悉常见路径规划与机器人学算法库(如OMPL,ROSnavigationstack)。
5.框架经验:熟悉机器人操作系统(ROS/ROS2),有基于ROS的实际项目开发经验。
6.仿真工具:熟练使用至少一种机器人仿真工具(如Gazebo、V-REP、Webots等)。
加分项:
1.有实际AGV/AMR、服务机器人或自动驾驶车辆路径规划项目经验。
2.熟悉强化学习、深度学习在路径规划中的应用。
3.熟悉车队管理系统(FMS)或仓库管理系统(WM的对接逻辑。
4.有大规模集群调度(如100台以上)算法的研发经验。
5.精通CUDA编程,有算法加速优化经验。
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