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        "requirements_text": "岗位要求：\n1. 负责铲运机自动驾驶行为决策算法开发，包括车道保持、路口通行、会车、避障、靠停等场景的行为选择\n2. 设计基于规则或学习（如强化学习）的决策框架，处理动态与静态障碍物交互\n3. 负责全局路径规划与局部轨迹规划算法开发，⽀持井下巷道、斜坡道等复杂环境\n4. 实现动态避障轨迹重规划，保证路径平滑性、可⾏性及安全距离\n5. 负责铲运机横向与纵向控制算法开发（如LQR、MPC、PID等），实现⾼精度轨迹跟踪\n6. 针对铲运机重载、湿滑路面等特性，设计鲁棒性控制策略\n7. 将决策规划控制模块与感知、定位、线控执行等⼦系统集成\n8. 组织井下实车测试，收集数据并迭代优化算法性能\n知识要求：\n行业知识：深入理解井下采矿运输作业流程及环境特点（如狭窄巷道、低光照、湿滑路面、重载动态等）；熟悉铲运机或类似工程车辆的运动特性及线控接口标准。\n专业知识：\n精通决策规划控制相关算法：行为决策（有限状态机、行为树、强化学习等）、路径规划（A、Hybrid A、RRT、Lattice Planner等）、轨迹规划（多项式曲线、贝塞尔曲线、优化方法等）、运动控制（MPC、LQR、PID、滑模控制等）。\n熟悉车辆运动学与动力学建模（如自行车模型、阿克曼转向模型），具备铲运机等非公路车辆建模经验。\n掌握C++/Python编程，熟悉ROS/ROS2、Eigen、OSQP等开发工具及优化求解库。\n了解感知、定位、SLAM等相关模块的基本原理，能够进行模块间接口设计与联调。\n熟悉仿真环境（Gazebo、Carla、CARLA for off-road 或自建仿真平台）及实车调试方法。\n能力要求：\n算法设计与实现能力：能够独立完成决策、规划或控制模块的算法选型、代码实现及仿真验证。\n系统集成能力：能够将算法模块与线控底盘、感知定位系统高效集成，解决接口及时序问题。\n问题分析与解决能力：对实车测试中的轨迹偏离、决策失误、控制振荡等问题，能定位根因并提出优化方案。\n数据驱动优化能力：能够利用实车采集数据，通过参数调优或模型更新提升算法鲁棒性。\n沟通协作能力：与感知、定位、嵌入式、测试等岗位高效配合，推动系统整体性能提升。\n抗压与应变能力：能在井下现场测试、紧急问题处理等压力下有序推进工作。\n工作经验：\n3年以上自动驾驶或机器人领域决策规划或控制算法研发工作经验。1年以上井下矿用车辆、工程机械或特种车辆自动驾驶经验者优先。\n1年以上独立承担决策、规划或控制模块开发及实车调试经验，有完整自动驾驶项目落地经历。\n职业素养：\n责任心强，对铲运机自动驾驶系统的安全性、稳定性和算法性能负责，主动跟踪现场表现。敢于尝试新算法、新框架，持续提升决策规划控制的智能化水平。工作严谨细致对安全冗余、异常处理等细节高度关注，杜绝安全隐患。抗压能力强，能在井下恶劣环境、项目紧迫周期下高效完成任务。团队合作能力和保密意识强。\n认证资质\n人力资源服务许可证\n其它信息\n所属部门：算法",
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