【研发中心】2027届导航规控算法工程师(J24385)

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向系统架构师或技术专家方向发展，深入机器人核心技术栈
• 可横向拓展至自动驾驶、AGV、无人机等导航控制领域，行业应用广泛
• 在项目沉淀中积累复杂工程经验，未来可晋升为技术团队负责人或专项技术带头人
• 负责机器人全局/局部路径规划算法的设计、开发与仿真，确保机器人能够高效安全地导航
• 实现运动控制算法（如PID、MPC）并调试优化，保证机器人运动的稳定性和精度
• 设计避障与脱困逻辑，处理复杂环境下的机器人行为决策
• 编写高质量C++代码，进行单元测试与集成测试，并撰写设计文档
• 扎实的算法基础，熟悉A*、RRT*、DWA、TEB等路径规划算法原理
• 掌握PID、MPC、LQR等控制理论，并能应用于实际机器人系统
• 熟练掌握C++编程，熟悉Linux环境及ROS/ROS2开发框架
• 了解激光雷达、相机、IMU等传感器原理，具备多传感器融合处理能力

申请策略

• 提前了解大华股份的机器人业务方向，结合岗位需求准备针对性的项目介绍
• 面试中可主动展示对机器人常见问题的思考，如避障策略、控制稳定性等
• 突出机器人/自动驾驶相关的项目经历，特别是路径规划或运动控制的实现细节
• 强调C++编程能力，如有开源项目或竞赛获奖可重点展示
• 写明熟悉ROS/ROS2的实际使用经验，例如开发的节点或仿真实验
• 体现数学和算法功底，如相关的课程、论文或专利
• 复习并巩固路径规划与控制理论，动手实践A*、DWA等算法的仿真实现
• 熟悉ROS2的工程结构，尝试用C++完成一个小型机器人导航demo

面试指南

• 结构清晰：先讲原理，再结合项目具体场景，最后总结收获
• 分步骤：对于问题解决类问题，先定位可能原因，再逐一排查，给出优化方案
• 突出工程性：强调从仿真到实机调试的完整流程，展示实际动手能力
• 请解释A*算法的原理，并说明如何在实际路径规划中处理动态障碍物
• 比较PID和MPC控制的优缺点，并说明在机器人跟踪中如何选择
• 你如何在ROS2中实现一个路径规划节点？请描述整体架构
• 如果机器人实际运行中出现抖动，你会如何分析和解决？
• 请介绍一下你最成功的机器人项目，你承担的角色和遇到的挑战