研究方向​： 1.先进导航算法研究：聚焦于卫星导航、惯性导航、视觉导航等多源融合导航算法的创新与优化，致力于提升复杂环境下导航系统的精度、可靠性与鲁棒性。例如，研究如何在城市峡谷、室内环境等卫星信号受限区域，通过融合多种传感器数据实现高精度定位与导航。​ 2.智能控制策略研发：运用人工智能、机器学习、深度学习等前沿技术，开发适用于各类动态系统的智能控制策略。包括但不限于自主移动机器人、无人飞行器、智能车辆等的运动控制、轨迹规划与协同控制，实现系统的自主决策与高效运行。​ 3.导航控制硬件平台开发：参与设计与搭建新型导航控制硬件平台，涵盖传感器选型与集成、数据处理模块设计、通信接口开发等工作，为算法研究与应用提供坚实的硬件支撑。同时，开展硬件在环仿真（HIL）研究，加速算法验证与产品迭代。​ 岗位职责​： 1.科研项目执行：承担并主导相关科研项目的研究工作，按照项目计划推进，确保项目目标的达成。例如，负责国家自然科学基金项目中关于 “基于深度学习的复杂场景导航定位关键技术研究” 的具体实施，包括算法设计、实验验证、结果分析等环节。​ 2.学术成果产出：积极开展学术研究，撰写高质量的学术论文，并在国际知名期刊与会议上发表。争取在 IEEE Transactions on Robotics、Automatica、IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems（IROS）等行业顶级刊物上发表具有创新性的研究成果，提升团队在国际学术界的影响力。​ 3.团队协作与交流：与团队成员紧密合作，共享研究思路与成果，共同攻克技术难题。参与团队内部的学术讨论与技术交流活动，同时积极参加国内外学术会议，与同行专家保持密切沟通，拓展学术视野。​ 4.指导学生与人才培养：协助指导研究生开展科研工作，培养学生的科研兴趣与能力。例如，指导硕士研究生进行导航算法的实验验证与代码实现，帮助其掌握科研方法与技术，为研究团队培养后备人才。​ 任职要求​： 1.教育背景：已获得或即将获得控制科学与工程、导航制导与控制、机器人科学与工程、电子信息工程等相关专业的博士学位，毕业时间一般不超过 3 年。​ 2.专业技能​ 精通导航控制领域的基础理论与方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波、最优控制、自适应控制等，能够熟练运用这些理论进行算法设计与分析。​ 具备扎实的编程能力，熟练掌握 C/C++、Python、MATLAB 等编程语言，能够独立完成算法实现与软件系统开发。例如，利用 Python 语言实现多源融合导航算法，并在 MATLAB 环境下进行算法性能仿真分析。​ 熟悉常用的导航传感器（如 GPS、IMU、相机等）的工作原理与数据处理方法，以及机器人操作系统（ROS）的架构与应用开发。​ 3.学术能力：以第一作者身份在相关领域高水平期刊或会议上发表过至少 1 篇学术论文，具有较强的学术创新能力与科研潜力。论文发表期刊或会议如 IEEE Transactions on Control Systems Technology、ICRA（International Conference on Robotics and Automation）等。​ 4.综合素质：具有良好的团队合作精神，能够与不同专业背景的人员有效沟通与协作；具备较强的自主学习能力与问题解决能力，能够快速适应新的研究任务与挑战；工作认真负责，具有严谨的科研态度。​ 福利待遇​： 1.薪资待遇：提供具有竞争力的薪资，年薪 [X] 万元起（具体根据个人能力与经验面议），并根据科研成果给予相应的绩效奖励。例如，对于在重要科研项目中取得突出成果的博士后，给予额外的项目奖励金。​ 2.科研支持：配备充足的科研经费与先进的实验设备，为博士后开展研究工作提供有力保障。支持博士后申请各类科研基金项目，如国家博士后创新人才支持计划、中国博士后科学基金等，并给予相应的配套支持。​ 3.职业发展：提供广阔的职业发展空间，出站后表现优秀者可优先考虑留校任教或推荐至相关企业、科研机构任职。在站期间，将安排经验丰富的导师进行一对一指导，助力博士后的职业成长。​ 4.生活保障：按国家规定缴纳五险一金，提供完善的福利待遇。协助解决博士后的住房问题，提供博士后公寓或给予住房补贴；在子女入学、医疗保障等方面提供必要的帮助，让博士后能够安心从事科研工作。​