职位描述
岗位职责
1. 负责机器人全局规划、局部规划、轨迹生成和动态避障算法研发。
2. 研究基于模仿学习、强化学习和生成模型的导航规划方法。
3. 研发基于地图、目标、环境感知和历史观测的连续轨迹生成策略。
4. 研究 Diffusion Policy、Flow Matching、Transformer 等生成式规划模型。
5. 融合经典规划与学习型策略，提升复杂场景下的泛化性、平滑性和避障能力。
6. 建立仿真训练、真实数据微调、失败样本回放和模型迭代闭环。任职要求
任职要求
1. 计算机、机器人、自动化、控制或人工智能相关专业，本科及以上学历，硕士优先。
2. 熟悉路径规划、运动规划、强化学习或模仿学习中的至少一个方向。
3. 熟悉 A*、Hybrid A*、MPC、轨迹优化等经典规划方法。
4. 熟悉 PyTorch，具备深度学习或强化学习模型训练经验。
5. 熟悉机器人运动学、动力学约束及 Sim2Real 基本方法。
6. 熟练使用 C++ 或 Python，熟悉 ROS/ROS 2 和 Linux。
加分项
- 熟悉 PPO、SAC、Behavior Cloning、DAgger 或 Offline RL。
- 熟悉 Diffusion Policy、Flow Matching 或世界模型。
- 有端到端导航、动态避障、长程导航或真实机器人部署经验。
