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6.負(fù)責(zé)機(jī)器人/自動駕駛系統(tǒng)中的多傳感器融合SLAM算法開發(fā)與優(yōu)化，重點(diǎn)包括 V-SLAM（視覺SLAM）、激光SLAM、慣性導(dǎo)航（IMU）等。
7. 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于視覺-慣性里程計(jì)（VIO）、激光-視覺融合的實(shí)時(shí)定位與建圖系統(tǒng)。
8. 開發(fā)魯棒性強(qiáng)的多模態(tài)SLAM框架，解決復(fù)雜場景（弱紋理、動態(tài)物體、光照變化）下的定位漂移問題。
9. 優(yōu)化后端圖優(yōu)化（如g2o、Ceres）、回環(huán)檢測、場景識別算法，提升系統(tǒng)精度與效率。
10. 將SLAM算法部署至嵌入式平臺（如Jetson、ROS），實(shí)現(xiàn)低延遲實(shí)時(shí)導(dǎo)航。
11. 構(gòu)建三維語義地圖，支持路徑規(guī)劃與導(dǎo)航?jīng)Q策。
二、任職要求
（一）專業(yè)知識
1. 精通機(jī)器視覺算法，熟悉三維重建、3D 位姿估計(jì)、目標(biāo)跟蹤等技術(shù)原理與實(shí)現(xiàn)方法，有相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，尤其是復(fù)雜環(huán)境下物體識別與抓取相關(guān)項(xiàng)目 。
2. 掌握點(diǎn)云處理、圖像處理算法，能夠熟練運(yùn)用算法進(jìn)行點(diǎn)云補(bǔ)全、特征提取與分析，具備應(yīng)對遮擋、運(yùn)動等復(fù)雜場景的處理能力 。
3. 了解邊緣計(jì)算架構(gòu)與模型輕量化技術(shù)，熟悉模型量化壓縮方法，可實(shí)現(xiàn)算法在邊緣設(shè)備的高效運(yùn)行 。
4. 了解前言VLA技術(shù)，對非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下機(jī)器人或機(jī)械臂工作具備一定只是儲備。

5.精通激光SLAM（LOAM、Cartographer等）與IMU預(yù)積分技術(shù)；掌握卡爾曼濾波（EKF）、粒子濾波及多傳感器標(biāo)定方法。
（二）技能能力
1. 熟練使用 C++、Python 編程語言，能夠運(yùn)用 OpenCV、Open3d 、目標(biāo)檢測、實(shí)例分割算法開發(fā)與實(shí)現(xiàn) 。熟練使用YOLO、CNN、Transformer等深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。熟練ROS開發(fā)為加分項(xiàng)。
2. 具備良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，對幾何變換、運(yùn)動估計(jì)、優(yōu)化算法等有深入理解，可將數(shù)學(xué)理論應(yīng)用于實(shí)際算法設(shè)計(jì) 。
3. 擁有較強(qiáng)的問題解決能力，面對復(fù)雜環(huán)境下的機(jī)器視覺難題，如遮擋、晃動、實(shí)時(shí)性要求等，能快速分析并提出有效解決方案 。

4.精通SLAM基礎(chǔ)理論，熟悉貝葉斯濾波、非線性優(yōu)化、Bundle Adjustment、運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）
（三）其他要求
1、碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、機(jī)器人、自動化、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。
2、具有良好的英語閱讀能力，能查閱并迅速理解大量英文文獻(xiàn)；

3、具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、溝通能力和解決實(shí)際問題的能力；
4、有1mm目標(biāo)識別定位工程經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

5、在實(shí)際項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)過SLAM系統(tǒng)落地者優(yōu)先（如機(jī)器人導(dǎo)航、自動駕駛定位、AR場景重建等）。