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专业技能
精通车辆动力学建模与参数辨识技术（递推最小二乘法），熟练掌握状态估计算法（卡尔曼滤波）与先进控制算法（PID、滑模控制、LQR、MPC）。熟悉车辆底层执行器原理与控制逻辑，具备AI agent开发经验及skill文件编写能力。掌握自动驾驶系统横纵向控制架构设计，熟悉量产车型开发流程及验证体系
工作履历（脱敏处理）
作为核心算法工程师参与智能驾驶系统开发，主导车辆动力学模型参数辨识体系构建，建立完整的模型评测验证流程。设计并实现EPS助力转向系统的角转扭控制算法，提升转向响应精度达15%。开发自动驾驶横纵向控制架构，完成多款车型的算法移植与优化，确保系统满足量产要求。主导AI agent开发工作，构建完整的skill文件体系，提升决策逻辑的可扩展性。持续优化控制算法性能，降低系统能耗12%，提升整车驾驶稳定性。
项目经验（脱敏处理）
1. EPS助力转向系统建模：基于车辆动力学模型开发角转扭控制算法，采用卡尔曼滤波进行状态估计，通过递推最小二乘法实现参数在线辨识，提升转向响应精度15%。解决执行器非线性特性带来的控制抖动问题，采用滑模控制算法优化系统鲁棒性。
2. 车辆动力学模型参数辨识：构建包含12个关键参数的辨识体系，开发自动化测试平台实现模型精度提升20%。设计多工况验证方案，建立包含道路、坡度、负载等维度的评测体系，确保模型适应复杂驾驶场景。
3. 自动驾驶控制架构设计：主导横纵向控制算法集成，实现L2级自动驾驶功能。开发基于MPC的轨迹跟踪控制器，解决多目标优化问题，提升路径跟踪精度至0.3m以内。构建模块化架构支持多车型快速适配，缩短开发周期30%。
4. 量产车型控制验证：完成10+款车型的控制算法移植，建立包含150+测试用例的验证体系。通过模型在环（MIL）和硬件在环（HIL）测试，确保系统满足功能安全要求，降低量产风险。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
2年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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