智能驾驶决策规划（规控）算法工程师

该职位来源于猎聘 智能驾驶决策规划（规控）算法工程师 岗位名称 智能驾驶决策规划（规控）算法工程师 岗位职责 1. 负责智能驾驶决策规划系统核心算法研发，包括行为决策、路径规划、速度规划、车辆控制等模块。 2. 针对城市道路、高速道路、园区等多场景，设计符合交通规则与驾驶习惯的决策逻辑，优化复杂交互场景（会车、超车、避让、环岛通行）的决策鲁棒性。 3. 研发高效路径规划算法，平衡路径安全性、舒适性与效率，解决动态障碍物、道路施工等突发场景的规划适配问题。 4. 设计模型预测控制（MPC）、PID、ILQR等控制算法，优化车辆跟踪精度与驾驶平顺性，适配不同车型动力学特性。 5. 参与决策规划系统与感知、定位模块的协同优化，搭建仿真测试与实车验证体系，通过数据闭环迭代算法指标。 6. 跟踪强化学习、深度学习在决策规划领域的前沿应用，预研端到端规控、多智能体协同决策等技术。 任职要求 基础要求

• 学历：本科及以上学历，计算机、自动化、车辆工程、控制工程、数学等相关专业。
• 编程：精通C++/Python，熟练使用Linux/ROS，掌握数据结构与算法设计，具备工程化实现能力。
• 数学：扎实的线性代数、概率论、最优化理论（凸优化、非线性优化）、控制理论基础。
• 工具：熟悉Matlab/Simulink、Python科学计算库（NumPy、SciPy），了解TensorFlow/PyTorch等深度学习框架。 专业能力
• 深入理解行为决策算法（有限状态机、马尔可夫决策过程、强化学习等），具备复杂场景决策逻辑设计经验。
• 掌握路径规划核心算法（A*、D*、混合A*、RRT*/贝塞尔曲线拟合等），能平衡规划效率与路径质量。
• 熟悉速度规划算法（动态规划、二次规划等），理解交通流特性与驾驶舒适性指标设计。
• 具备车辆控制算法研发经验，精通MPC/PID/ILQR等控制方法，了解车辆动力学建模原理。 加分项
• 有智能驾驶量产项目规控模块研发经验，熟悉ISO 26262功能安全标准与AutoSAR者优先。
• 具备强化学习（DQN、DDPG、PPO）在决策规划领域的落地经验，或在相关顶会发表论文。
• 有实车调试经验，能快速定位并解决规控模块与硬件、其他模块的协同问题。
• 熟悉仿真测试工具（Carsim、Prescan、Unity），具备仿真场景搭建与测试用例设计能力。