1、负责农机（拖拉机、收割机等）自动驾驶系统的多源组合导航算法开发，融合GNSS（RTK/PPP）、IMU、视觉、雷达、轮速传感器等，解决农田弱GNSS、多尘、颠簸等复杂环境下的定位问题。
2、熟悉农机运动模型（各种车辆转向模型、非平整地形下的姿态补偿）。
3、设计抗干扰、高鲁棒性的农业场景专用滤波算法（如自适应卡尔曼滤波、多模态融合），优化耕垄、播种等作业路径的厘米级跟踪精度。
4、开发农机特有的传感器误差补偿模型（如振动对MEMS-IMU的影响、泥水对视觉的干扰）。
5、参与农机自动驾驶系统的田间测试、数据采集与算法迭代，支持大规模农业作业的协同导航需求。
6、研究农业场景下的SLAM技术（如基于作物行特征的视觉定位），探索无GNSS环境的替代方案。

1、硕士及以上学历，导航制导、农业工程、自动化、计算机等相关专业，3年以上相关工作经验；
2、精通组合导航算法（紧组合/深组合），熟悉农业机械的运动模型和作业特点（如铰接转向、非结构化地形）；
3、熟练使用C++/Python/ROS，具备嵌入式平台部署经验；
4、熟悉农机常用传感器（北斗农机终端、双天线定向、雷达避障等）的标定与数据处理；
5、了解精准农业技术（如变量施肥、自动对行）及农艺需求；
6、有农机自动驾驶系统开发经验；
7、熟悉农业场景数据集（如农田GNSS遮挡、作物生长周期变化）；
8、有农机、工程机械、商用车等低速车辆定位项目经验者优先。