美团无人机-毫米波雷达感知AI技术研究员

1、核心算法研发：开发毫米波雷达（距离、速度、方位角、俯仰角）的高分辨率成像算法；负责毫米波雷达点云处理算法开发，包括目标检测、聚类、跟踪、分类等核心模块；针对无人机低空物流场景（如城市峡谷、动态障碍物避障），优化算法在复杂环境下的鲁棒性和实时性； 2、多传感器融合：设计毫米波雷达的融合感知方案；开发时空对齐、数据关联、状态估计等关键算法，提升无人机在弱光、雨雾等恶劣条件下的环境感知能力； 3、算法工程化落地：负责算法在嵌入式平台的部署与优化；开发算法仿真测试框架，支持快速迭代和性能评估。 4、前沿技术预研：跟踪毫米波雷达感知领域前沿技术，探索在无人机业务中的应用 5、主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量；

1、基带算法开发：负责毫米波雷达信号链路的基带处理算法设计与优化，包括ADC采样、数字下变频（DDC）、脉冲压缩、CFAR检测、DOA估计等核心模块；针对无人机低空物流场景（如小目标检测、多径干扰抑制），开发高灵敏度、低延时的实时信号处理方案 2、硬件协同设计：参与雷达SoC/FPGA选型，完成基带处理在嵌入式平台的部署与优化；设计硬件加速方案，平衡算力、功耗与成本 3、系统性能调优：建立雷达信号处理性能评估体系，通过参数调优提升探测可靠性；解决多雷达共存时的频段干扰问题，优化波形设计 4、量产支持：开发产线自动化校准工具（如相位补偿、增益校准），确保批量生产的雷达一致性；制定基带处理模块的测试规范 5、前沿技术预研：探索4D成像雷达、分布式卫星架构等新技术在无人机避障、精准降落场景的应用 6、主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量

1、测试体系构建：建立毫米波雷达全生命周期测试标准（研发验证、产线测试、场景实测），覆盖射频性能、感知算法、环境适应性等维度。 2、设计自动化测试工具链（如点云数据比对、多传感器同步采集），提升测试效率。 3、场景化测试验证：针对无人机低空物流场景（如城市峡谷、强电磁干扰、雨雾天气），制定毫米波雷达的极限工况测试方案。主导外场实测，验证雷达在真实飞行中的探测精度、抗干扰能力及失效模式。 4、问题闭环管理：分析测试数据（如虚警率、漏检率、测距误差），定位硬件/算法缺陷并推动研发团队优化。建立雷达性能基线库，支撑量产一致性管控与供应商质量评估。 5、合规性测试：负责毫米波雷达频段辐射、EMC等法规测试，协助完成型号核准认证。 6、跨职能协同：与算法、硬件、飞控团队协作，设计"感知-控制"联调测试用例，确保系统级功能达标。 7、主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量；

1、行业与技术调研：跟踪毫米波雷达射频天线领域的技术发展趋势，分析行业标杆方案，输出技术Benchmark报告。 2、射频天线能力建设：主导毫米波雷达射频天线方向的技术规划，包括天线设计、仿真优化、测试验证、生产导入及量产一致性保障。 3、系统需求拆解：结合无人机业务场景（如城市低空物流、避障、精准降落等），梳理毫米波雷达射频天线的系统需求，输出天线性能指标及技术规范。 4、供应商技术评估：参与毫米波雷达定制开发，评估供应商的射频天线设计能力、工艺水平及量产可行性。 5、问题攻关：牵头解决研发、测试、生产环节中与射频天线相关的关键技术问题（如干扰抑制、波束赋形、多天线耦合等）。 6、频段合规性：负责毫米波雷达频段的电磁兼容性（EMC）理论分析与实验验证，协助申请频段使用许可。 7、主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量；