小米小米汽车-算法工程师-自动驾驶运动控制方向

1. 导航辅助驾驶功能， 进行车辆的横纵向运动学/动力学建模及参数辨识，设计运动控制算法，并编码实现； 2. 设计并实现自驾下失稳/极限工况的控制算法； 3. 设计仿真、实车调试验证方案，验证算法正确及性能达标； 4. 结合实际控制问题，提出对上层传感器、下层执行器的具体技术需求。

设计并实现复杂动态场景下的智能体实时运动规划与控制算法，跟踪强化学习、大模型与规划控制结合的前沿方向，提升智能体在未知开放环境中的鲁棒性和适应性。

1.基于数据驱动的闭环能力提升，持续改进当前决策规划的效果； 2.基于即时配送业务场景，为美团自动车提供行为决策、运动规划和控制的解决方案； 主要研究方向：多模态端到端自动驾驶算法、交互博弈、大模型预训练、后训练、强化学习等前沿算法技术等。

1. 负责无人驾驶系统中规划控制（Planning & Control）模块的数值优化求解器设计与开发，针对最优控制问题（OCP）及轨迹规划场景构建高效、鲁棒的自研求解器； 2. 研究前沿数值优化技术（如凸/非凸优化、非线性规划、稀疏矩阵计算等），推动求解器在复杂场景下的工程落地； 3. 深入分析规控模块中的典型优化问题（如动态障碍物避让、舒适性约束、多目标权衡等），设计适配性算法并优化求解效率； 4. 与规控算法团队协同，完成求解器与上层模块的集成与性能调优，提升系统实时性与稳定性； 5. 构建仿真与实车测试验证体系，确保求解器在复杂工况下（如边界条件下）的鲁棒性；