地平线自动驾驶决策算法实习生

1.负责自动驾驶中决策、规划、控制相关算法的开发2.协助自动驾驶车辆功能集成及调试,3.负责决策、规划、控制相关算法研发工具的开发

满足以下要求其中之一即可。 1. 在城市环境中，根据感知车道线或其他形式感知结果，构建可以直接给决策规划使用环境模型，将复杂问题建模。 2.在城市环境中，实现横向的变道推荐、变道决策、车道内偏移决策等。 3.在城市环境中，实现纵向的超让决策、优化跟车舒适性等。 4.在城市环境中，实现路口的指引线生成、跟车过路口、路口的选道、礼让行人等。 5.使用数据驱动的方法，解决城区pnc面临的困难问题

负责VLA（视觉-语言-行动）多模态大模型在自动驾驶和机器人场景中的前沿算法研究，涵盖场景理解、语义引导决策、时空建模等核心能力； 主导VLA模型预研，构建可泛化、高可解释性的多模态基座大模型，为未来6~12个月技术演进提供基础支撑； 与高校及实习生协作，探索VLA的长期发展方向，包括表征学习，具身智能、慢系统蒸馏快系统等核心议题； 撰写高水平论文、技术文档，推动VLA方向在CVPR、NeurIPS、ICLR、CoRL等会议中的学术影响力。

1、基于V2X技术开发面向矿山无人矿卡场景的防碰撞和交通控制算法； 2、搭建基础的无人驾驶仿真环境用于算法效果的验证； 3、根据公司技术文档规范编写相应的技术文档，并完成专利、软著的申请。