小米小米汽车-运动控制集成开发-标定匹配
任职要求
1. 具备优秀的工程实践能力，能够独立解决复杂的底盘技术问题，推动项目的顺利进行。1. 具备丰富的高性能车辆动态驾驶经验，能够准确评估车辆在不同工况下的动态性能，为底盘调校提供实际驾驶反馈。
2. 熟悉高级驾驶辅助系统（ADAS）与车辆动态控制的融合逻辑，能够参与相关算法的开发和测试，提升驾驶安全性和舒适性。
3. 了解高阶的车辆动态操控的具体要求，能够对整车的Performance，Handling，Ride，NVH，Safety等方面进行专业的评价验收，编写详细的验收工况，验收的性能指标要求以及操作步骤。
4. 具备优秀的超高速驾驶，麋鹿测试，单移线/双移线连续变道测试，低附操控道驾驶，以及钟摆或各种漂移变道切换的技巧；工作职责
1.负责开展竟品车的驱动/制动/转向等工况下的性能对标，以及多执行器的控制策略对标测试，输出对标报告 2.支持相关运动控制系统相关新功能系统和软件开发，并负责标定和测试评价及针对遇到的问题和漏洞提出控制策略修改建议，做好相应的问题记录 3.负责相关系统技术文件包括标定用例库及标定指导书的编写，归档，支持系统能力建设； 负责运动控制相关性能与质量问题排查、解决和统计管理，并完成闭环
1. 调研全球OEM、供应商、高校在角模块方面的专利布局和潜在技术方案; 2. 建立一套具备前瞻性的针对角模块构型和控制软件设计/开发/测试/验证流程; 3. 以前瞻引领技术量产为目标，实现新构型、新技术的样车搭载，实车标定满足功能体验的设计要求，快速有效成熟支撑技术和设计的量产化输出。 【课题名称】角模块自研开发 【课题内容】未来15年，智能底盘关键技术和性能全面突破，产品衍化出新形态，驱制转悬高度集成的一体化新型行驶单元逐渐走向量产，支持多维空间的无人驾驶
负责车辆智能底盘一体化运动控制（vehicle motion contro）竞品车型功能、策略、性能对标；软件功能开发需求定义、功能实现策略编制；底盘一体化控制仿真需求、应用软件状态及定义、信号交互需求定义、信号ASIL等级需求定义；应用层软件MATLAB模型搭建与代码编译、simulink与CANoe联合仿真、VMC功能及性能标定及分析等。
1. 轮式底盘运动控制 负责四轮全向机器人底盘运动控制算法开发，包括但不限于正逆求解、电机驱动、扭矩分配、姿态稳定性控制； 设计多传感器（IMU、编码器、力矩传感器）融合的实时闭环控制策略； 优化复杂路况（坡道、不平地面、突发障碍）下的运动平滑性与响应速度； 2. SLAM与导航系统 开发适用于动态家庭环境的轻量化SLAM算法（LIDAR+IMU+视觉融合方案）； 实现动态障碍物识别与地图实时更新机制； 研究android平台下的SLAM优化部署； 3. 路径规划与运动跟随 设计人机协同场景下的动态路径规划算法（A*/D*/RRT系列优化）； 开发基于视觉/雷达的自主跟随算法（人体跟随、宠物跟随模式）； 实现多目标优先级决策（避障>跟随>续航）的混合逻辑框架； 4. 系统集成与测试 搭建基于Gazebo/Webots的仿真测试环境； 主导运动控制算法在Android下的模块化开发； 支持硬件团队完成电机控制、传感器标定等嵌入式开发联调； 5.与第三方算法公司合作并提出建设性意见。
1. 开发并优化货架容器 2D/3D 识别、定位与姿态估计算法，输出高鲁棒抓取位姿。 2. 机械臂运动学/动力学建模及逆解求解；轨迹规划与实时优化算法，抓取策略及柔顺控制算法开发。 3. 研发手眼标定、闭环视觉伺服与多传感器融合算法。 4. 引入并部署基于Autoregressive/Diffusion Models/VLA的端到端具身智能模型（如 RT series、π0、octo）。 5. 探索 Diffusion Policy、Imitation Learning、Reinforcement Learning等前沿方法，实现从视觉到动作的自监督或弱监督学习。 6. 搭建大规模数据采集、自动标注和自回放管线（Data Flywheel），持续迭代模型并进行线上 A/B 性能监控。 7. 与运动控制、系统集成团队密切协作，完成算法量化部署、边缘推理加速及实时监控告警。