岗位简介 参与多机器人/AGV调度与交通控制核心功能的研发工作，在导师的指导下，完成路径规划、冲突预防、调度优化等基础算法的理论研究与工程实现。 你将负责这些核心工作 1. 协助实现与优化基础路径规划算法（如A*、其他启发式搜索）及局部路径重规划功能。 2. 支持多车辆间冲突、死锁、资源占用（如空间锁、路权）等问题的检测，并落地实现基础解决策略。 3. 参与任务与车辆调度核心逻辑（如优先级、分配策略、预计到达时间ETA计算）的迭代优化。 4. 负责编写算法模块的单元测试和性能基准测试，并对运行数据进行初步分析。 5. 协助构建仿真与历史数据回放场景，利用数据验证算法策略的有效性。 6. 维护算法相关的配置、参数表格以及基础的运行状态监控指标。 我们希望你具备这些条件 1. 专业背景：本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化、数学、运筹学、控制理论等相关专业。 2. 编程语言：掌握Java语言基础，包括集合框架、基础并发概念以及调试技巧。 3. 算法与数据结构：理解常见的图论算法（如最短路、A*、DFS/BFS）及其时间复杂度分析。 4. 工程素养：具备清晰的逻辑拆解能力和良好的代码规范意识，能够编写可读性强的函数与注释。 5. 开发工具：有Git的基本使用经验，了解常见团队协作开发流程（如分支管理、Pull Request、Code Review）。 加分项 1. 在多机器人系统、AGV、路径规划、任务调度或仿真领域有相关的课程项目或竞赛经历。 2. 接触过以下任一技术者优先：MAPF（多智能体路径规划）、OR-Tools、强化学习、局部搜索算法、LNS（大规模邻域搜索）。 3. 具备性能分析（Profiling）、JMH（Java微基准测试框架）或数据统计脚本（Python/SQL）的实践经验。 4. 有参与中型后端项目（特别是基于Spring框架）或算法工程实践的经验。 5. 具备良好的英文技术文献阅读与理解能力。 软素质要求 1. 能够主动汇报工作进度，并对收到的反馈做出快速响应。 2. 面对复杂问题时具备耐心，并有通过数据进行验证的科学意识。 3. 对 “算法” 与 “工程” 相结合的交叉领域有浓厚兴趣，并愿意在此方向上长期深入发展。