小米算法工程师-自动驾驶运动控制方向
任职要求
1. 自动化、车辆工程、机械电子、应用数学、计算机、人工智能等相关专业； 2. 熟悉自动控制理论、控制系统建模、仿真分析方法，熟悉车辆动力学、优化算法、车辆稳定性控制、底盘/执行器控制原理； 3. 扎实的C/C++语言编程基础…
工作职责
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。
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. 设计仿真、实车调试验证方案，验证算法正确及性能达标； 3. 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. 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；
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；