宁德时代
机器人底盘控制与导航工程师
机器人底盘控制与导航工程师
发布于 大约 10 小时前普通员工/个人贡献者
机器人开发
Can
Mpc
Nav2
Pid
Ros/Ros2
Slam
AI 估算 · 25k–40k
职位详情
关于这个职位
该职位负责轮臂机器人的移动底盘软件栈，涵盖电机控制、状态估计、SLAM、路径规划与避障等核心模块，实现机器人在真实场景中的安全自主移动
你将深度参与从底层硬件驱动到上层算法的完整闭环，与跨职能团队协作，推动机器人技术在工业场景中的落地
适合具有扎实机器人开发经验、热爱挑战的工程师
最低要求
机器人、自动化、控制、计算机、电子等相关专业，本科及以上学历或同等实践能力
年以上移动机器人、AGV/AMR、无人车或轮臂机器人开发经验
熟练掌握 C++、Python、Linux 和 ROS/ROS 2
熟悉电机控制、机器人运动学、坐标变换、状态估计和经典控制理论
熟悉至少一种 SLAM/VIO/LiDAR 定位方案，并有真实机器人部署经验
熟悉 Nav2 或其他导航框架，理解 A、Hybrid A、RRT、轨迹优化、MPC、碰撞检测等方法
能够跨硬件、驱动、中间件和算法层定位问题
必须有代码运行在真实机器人上的项目经历，而不只是仿真或论文
工作职责
负责轮式底盘驱动、编码器、IMU、急停、安全 IO 等设备的接入及硬件抽象层开发
开发和优化位置、速度、转矩控制，以及 PID、前馈、轨迹跟踪、MPC 等底盘控制算法
负责 CAN/CAN-FD、EtherCAT、串口等通信链路，处理控制周期、线程调度、实时性和故障保护
构建多传感器状态估计系统，融合轮速计、IMU、激光雷达、深度相机及视觉里程计
负责 2D/3D SLAM、定位、地图管理，以及动态环境下的重定位与失效恢复
开发全局规划、局部规划、代价地图、动态避障、狭窄空间通行和自动脱困能力
完成底盘与机械臂、VLA 策略、遥操作系统之间的控制权切换和协同运动接口
建立仿真、日志回放、自动化回归和实机评测体系，定位偶现导航和控制故障
支持新底盘硬件选型、参数标定、整机联调及现场部署
优先资格
有轮臂机器人底盘与机械臂协同、全身控制或移动操作经验
熟悉 GTSAM、Ceres、g2o、LIO-SAM、FAST-LIO、Cartographer、ORB-SLAM 等
有嵌入式实时系统、CUDA 加速、学习型导航或车队规模部署经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 宁德时代作为新能源巨头，平台大，资源丰富，项目落地性强
- 涉及机器人核心技术栈，技能积累价值高，行业前景广阔
- 工作内容涵盖从底层到算法全栈，能快速提升综合能力
- 薪资待遇优厚，福利完善
- 技术栈复杂，要求高，需持续学习最新技术
缺点 / 挑战
- 实机调试压力大，可能需要应对现场部署的突发问题
- 工作强度可能较高，需适应项目节奏
- 适合热爱机器人技术、具备扎实工程能力、喜欢挑战复杂系统集成的工程师
角色解读
- 可向机器人系统架构师或技术专家方向发展，主导复杂机器人系统的设计与优化
- 可转向机器人算法研究，深入SLAM、规划或控制算法的前沿创新
- 有机会参与团队管理，带领机器人软件团队，负责产品落地与迭代
- 负责轮式机器人底盘的底层驱动与硬件抽象层开发，确保电机、编码器、IMU等设备正常接入
- 开发并优化底盘控制算法，包括PID、前馈、轨迹跟踪、MPC等，保证机器人运动平稳精准
- 构建多传感器融合的状态估计系统，结合轮速计、IMU、激光雷达等实现高精度定位
- 实现SLAM、路径规划、避障与自主恢复功能，使机器人能在复杂环境中安全导航
- 精通C++和Python，熟悉Linux环境下的开发与调试
- 深入理解ROS/ROS2，具备实际机器人系统开发经验
- 掌握经典控制理论、运动学、状态估计，熟悉SLAM与导航框架如Nav2
- 具备跨层问题定位能力，能处理硬件、驱动、中间件与算法的集成问题
申请策略
- 了解宁德时代在机器人领域的布局，如轮臂机器人在电池生产中的应用
- 准备项目案例时，强调解决实际问题的过程与量化成果
- 突出真实机器人项目经验，特别是底盘控制、SLAM或导航相关的落地案例
- 强调C++/Python编程能力，以及ROS/ROS2的实际使用经验
- 展示对控制算法、状态估计、路径规划等核心技术的深入理解
- 如有轮臂协同或移动操作经验，务必重点提及
- 熟悉Nav2框架的源码与配置，了解A*、Hybrid A*等算法实现
- 学习GTSAM、Ceres等优化库，提升SLAM后端优化能力
面试指南
- 采用STAR法则，结合具体项目，突出技术难点与解决方案
- 展示系统思维，从硬件、算法、系统集成多角度分析问题
- 强调数据驱动和实验验证，体现工程严谨性
- 请描述你如何设计一个移动机器人的底盘控制架构？
- 在SLAM定位中，如何处理动态环境下的重定位问题？
- 如何优化MPC控制器以满足实时性要求？
- 你如何调试一个偶发的导航故障？
- 谈谈你在真实机器人上部署导航栈的经验
职位点评
75
综合评分
新能源巨头，前沿机器人技术栈，薪资优厚，但工作地点较偏，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、愿意在制造业城市发展的工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
宁德时代作为上市公司，薪资福利具有竞争力，但具体薪资未披露，稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
90较高
职位涉及机器人核心技术栈，技术前沿，成长空间大，但JD未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、ROS2、SLAM、Nav2、MPC、CAN、EtherCAT
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在宁德，可能相对偏远，JD未提及弹性工作，生活便利性一般。
工作模式仅现场办公
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
宁德时代处于新能源高速发展赛道，机器人应用有积极意义，但JD未强调社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs