启迪实验室|自动驾驶与自主式交通实验室-科创实践岗位招募

自动驾驶与自主式交通实验室

三、实践岗位

1. 自动驾驶算法实车部署与优化（2名）

2. 自动驾驶闭环安全训练与数据价值评估（2名）

3. 基于仿真的交通管控策略训练方法研究（2名）

4. 自动驾驶场景地图格式转换工具开发（1名）

5. 基于缩尺试验台的实时互动游戏系统开发（2名）

6. 自动驾驶车外人机交互界面优化设计工具开发（1名）

7. 自动驾驶智能度评价（2名）

8. 人机共融驱动的多模态生理感知与新一代智慧座舱开发（2名）

9. 自动驾驶三维场景重建数据处理与可视化（2名）

10.  端到端自动驾驶模型仿真测试与失效记录（2名）

11. 自动驾驶闭环强化学习基础场景搭建（2名）

1. 将端到端自动驾驶算法部署到真实车辆上进行测试与优化，通过设计和复现不同交通场景，观察算法在实际运行中的表现，分析出现问题的原因，并进行改进。

2. 围绕自动驾驶模型闭环安全优化需求展开，聚焦在固定训练与仿真预算下识别高价值驾驶片段，并探索面向闭环安全提升的数据分配与训练优化方法。

3. 基于SUMO搭建路网仿真环境，构建基于强化学习的管控算法（如匝道控制、可变限速等），减轻交通异常事件的影响。

4. 开展OSM、OpenDrive、栅格地图等多种高精地图格式之间相互转换。

5. 开发基于缩尺试验台虚实融合能力的操作人远程接入及实时对战游戏系统。

6. 基于缩尺试验台游戏系统开展针对自动驾驶车外人机交互界面（eHMI）的人因实验及优化设计研究。

7. 考虑复杂天气对端到端自动驾驶系统运行的影响，开展场景设计、测试与智能度评价。

8. 围绕驾驶人状态感知与智能交互需求，开展侵入式/非侵入式数据采集开发、数字驾驶人模型构建及智慧座舱系统研发。

9. 协助处理三维场景重建（如三维高斯表达等前沿技术）所需的真实多视角图像与视频数据；运行基础的场景生成测试脚本，并对生成的虚拟交通场景进行可视化效果的对比、归档与问题整理。

10. 在仿真环境中运行端到端自动驾驶测试模型，观察并记录车辆在不同测试场景下的实际表现；协助收集发生碰撞、压线等“失效”情况的数据帧，并对失效场景进行初步的分类与标签化，为后续的算法诊断提供基础数据。

11. 学习使用基础的自动驾驶仿真软件，搭建简单的十字路口、直道等基础交通场景；通过配置文件调整不同密度的交通流，为闭环强化学习算法的训练跑通提供前期的环境与测试支持。

对相关研究感兴趣，有一定编程基础，愿意花时间。

线上线下结合。

可随时开始。

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