滴滴PNC算法工程师(J250917013)

1、路径规划与行为决策算法开发。设计自动驾驶车辆的全局路径规划（如A、RRT算法）和局部轨迹生成算法（如Lattice Planner、EM Planner），结合动态障碍物预测结果，完成车辆行为决策（跟车、变道、避障等），确保规划结果的平滑性和安全性。 2、控制算法设计与实现。开发车辆横向/纵向控制算法（如MPC、LQR等），实现轨迹跟踪与动态调整，优化控制精度与舒适性，适配不同车型（乘用车、商用车）及复杂场景（拥堵、弯道）。 3、多模块协同与系统集成。与感知、定位、预测模块深度协同，定义规划控制接口协议（如基于ROS 2/DDS通信），完成算法在嵌入式平台（如NVIDIA Orin）的部署，解决实时性、资源占用等问题。 4、仿真测试与实车调试。利用仿真工具（CarSim、Prescan）和实车测试验证算法性能，分析极端场景（如紧急制动、Cut-in）下的失效案例（badcase），持续优化算法鲁棒性。

-负责设计和研发自动驾驶仿真测试的评价指标体系，提升自动驾驶算法离线验证能力 -负责设计和研发基于海量自动驾驶数据的自动问题分析算法，为车端/云端模型筛选高价值数据 -负责设计和研发仿真评估、自动问题分析的工程框架，提升研发和验证的效率和体验 -协同infra团队，提升自动驾驶仿真评估的科学性、易用性和效率

工作内容： 负责自动驾驶系统中的决策规划算法开发，包含但不限于全局路径规划、行为决策、运动规划等； 有实际的自动驾驶项目经验，有决策规划算法设计经验，能满足复杂场景下的系统需求； 分析自动驾驶仿真和路测数据，提升对自动驾驶系统的理解，发现和解决决策运动规划问题

-负责规控方向的架构设计和算法实现，保障规控技术的领先性 -负责规控团队的工作拆解和跟进，及上下游团队的沟通对齐工作 -负责团队技术氛围的建设，指导团队技术提升 -负责关注业内新技术的应用，跟踪规控算法的发展