机器人规控算法高级工程师

优缺点分析

角色解读

• 向机器人算法专家或技术Leader发展，主导核心算法模块
• 可横向拓展至无人驾驶、具身智能等热门领域
• 在京东物流场景中积累丰富的工程落地经验，提升综合能力
• 负责轮式机器人AMR的路径规划、避障和脱困算法开发与落地
• 设计高效的规划导航框架，优化算法性能并推动工程化迭代
• 与SLAM、底盘硬件等团队协作，解决机器人运行中的实际问题
• 跟踪VLN导航、扩散模型轨迹规划等前沿技术，保持技术先进性
• 精通路径规划算法（如A*、RRT、DWA）和运动控制算法（如MPC、PID）
• 扎实的C++编程能力和Linux平台开发经验
• 有三年以上机器人或自动驾驶实际开发经验
• 了解端到端导航、行为树等前沿技术优先

申请策略

• 了解京东物流机器人产品线（如地狼、天狼），在面试中展示业务理解
• 准备一个完整的算法项目案例，包括问题定义、方案设计、实现和优化
• 突出路径规划、避障或运动控制相关的项目经验，量化效果
• 强调C++编程能力和算法竞赛（如ACM）获奖经历
• 如果有端到端导航或VLN经验，务必重点展示
• 体现与硬件团队协作解决实际问题的案例
• 学习扩散模型在轨迹规划中的应用，了解前沿动态
• 深入理解MPC、LQR等控制算法的数学原理和调参技巧

面试指南

• 从问题分析、算法选型、实现细节、优化措施、效果评估五个方面结构化回答
• 结合具体项目经验，强调遇到的挑战和解决思路
• 展现对算法原理的深度理解，同时体现工程化思维
• 请详细解释A*算法原理，并说明在机器人路径规划中如何优化？
• 描述一个你解决过的最复杂的算法调试问题，你是如何定位和解决的？
• PID和MPC在运动控制中有什么区别？分别适用于什么场景？
• 谈谈你对端到端导航的理解，它与传统规划方法相比优劣势是什么？
• 如何设计一个鲁棒的避障系统？需要考虑哪些因素？