负责自动驾驶端到端路径规划算法设计，研发模型与rule-based融合的规划算法，包括基于深度学习的路径预测，基于强化学习/模仿学习的决策规划，以及时空联合规划、横纵联合控制一体化方案
支持无高精地图方案下的实时路径生成与动态避障
结合模型和传统算法提升对道路结构、交通规则与多智能体交互的认知能力，提升复杂场景下基于导航地图规划算法的鲁棒性与安全性
协同感知、控制、定位等模块，完成全链路算法开发、集成测试与上线交付，支撑自动驾驶场景的规模化落地
推动端到端规划模块车端代码迭代升级
优化规划算法评测体系，通过实车路测与仿真平台验证，迭代优化CornerCase，优化闭环仿真测试框架，提高测试效率和算法迭代效率
优化端到端模型数据闭环链路，通过专家系统/世界模型/闭环仿真等方式提升端到端数据质量，加快端到端模型算法落地