理想汽车行人保护工程师-上海

1. 根据项目开发范围及零件设变内容，制定被动安全系统试验方案，包括且不限于车身顶压，CAB点爆，行人保护顶升器的系统试验等； 2. 负责台架试验方案设计/试验setup确认/试验过程管控/试验问题跟踪及闭环验证； 3. 根据验证目的，设计差异化/非标验证方案； 4. 试验进展，试验问题的总结与汇报； 5. 系统试验过程中对内/对外各方资源的拉通，委外三方试验室管理。

 负责制订碰撞安全性能开发策略、整车开发目标VDS和系统开发目标SDS、ACU点火策略及点火矩阵等安全开发策略  负责分解VDS目标至各属性，乘员保护、儿童保护、行人保护、主动安全、ACU、灯光等  负责提出碰撞安全整车和试验备件资源需求，跟踪整车和试验备件状态，管理整车和试验备件，整车安全开发预算管理  负责制订碰撞安全开发三级计划，包括实车验证开发计划和虚拟仿真开发计划  负责协调碰撞安全试验资源，组织和跟踪碰撞安全整车试验、子系统试验和零部件试验  负责碰撞安全性能对外窗口，承接外部输入和对外输出工作  负责碰撞安全性能VDS和SDS达成，项目风险和技术问题反馈给相应部门  负责跟踪C-NCAP、C-IASI、E-NCAP等其他测评规程变化趋势，以及GB等法规变化趋势  负责起草、修订和审核安全性能集成工作流程和规范  负责碰撞事故分析、处理和统筹管理，以及碰撞事故场景汇总及复盘  负责同质量部门进行碰撞事故对接

1、负责L4级自动驾驶车辆的规划（Planning）与控制（Control）算法开发，包括路径规划、行为决策、运动控制等模块的设计与实现； 2、针对复杂交通场景（如无保护左转、拥堵路段、行人交互等）优化算法，确保系统满足安全性、舒适性及实时性要求； 3、与感知、定位、仿真团队协作，完成多模块系统集成与功能验证； 4、主导实车测试与问题排查，分析日志数据并提出算法改进方案； 5、撰写技术文档，支持功能安全（ISO 26262）及预期功能安全（SOTIF）认证。 6、规划算法： 6-1、掌握分层规划框架（全局路径规划+局部行为决策），熟悉A*、RRT*、Lattice Planner等算法； 6-2、具备博弈论（Game Theory）或强化学习（如DQN、PPO）在交互场景中的应用经验。 7、控制算法： 7-1、精通PID、MPC（模型预测控制）、滑模控制，熟悉车辆动力学模型（如自行车模型）； 7-2、有轨迹平滑（Spline、Bezier曲线）及舒适性优化（加加速度约束）经验。 8、工具链： 8-1、熟练使用ROS2、Apollo平台，掌握MATLAB/Simulink进行控制模型仿真； 8-2、熟悉HIL（硬件在环）测试及Log分析工具（如Wireshark、ROSbag）。

PNC组介绍：在自动驾驶系统中，决策规划与控制可以类比为人类的大脑与神经。确保“大脑与神经”正确高效地“思考”和安全舒适地“执行”，是一个优秀的规划与控制组的职责所在。规划控制团队分为决策团队、规划团队和控制团队。决策规划部门的主要目的是在复杂的无人驾驶环境中找到安全的行驶方案，例如通过人类驾驶的数据分析何时进行变道，对前方车辆是跟随还是绕行。决策规划部分还要从路上的真实数据中学习人类驾驶的共识，比如道路拥堵时到底什么时候能变道，后车要怎么表达出它是否让行，进而思考如何把这种共识应用到具体算法中。此外，决策规划要能将不同的未来收敛到当选确定的行为中。控制部分则是负责将上述的行为严格地执行到车辆上。 负责无人驾驶决策模块设计和实现，应对无人驾驶中各种最具挑战性的场景：拥挤道路上无人车的变道策略：如何主动创造变道环境（如加速变道），如何准确判断旁边车辆的意图，如何与其他车辆协商以迫使他们为你让出变道空间等；处理各种合理或不合理的行为场景：如电动车逆行、左右摇晃的自行车、道路上乱窜的行人等；应对不合交规但频繁出现的场景：旁边车道车辆突然变道抢占路权、连续实线变道等；拥挤高速公路合流等对人类司机都很困难的决策；各种交通标志控制下的无人车行为决策：如无保护路口如何通过、人行道行为逻辑、施工区域的通过逻辑等。