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側(cè)重SLAM與視覺識別，核心要求圍繞算法能力、工程落地、機器人領(lǐng)域認知三大維度，具體可拆解為以下4點：

1. 核心技術(shù)能力（硬技能）

- SLAM算法：熟練掌握至少1種主流SLAM框架（如GTSAM、ORB-SLAM3、Cartographer），能獨立完成建圖、定位、回環(huán)檢測的調(diào)試與優(yōu)化，了解激光SLAM（2D/3D）、視覺SLAM（單目/雙目/RGB-D）的適用場景與差異。
- 視覺識別技術(shù)：精通深度學(xué)習(xí)視覺算法，包括目標檢測（YOLO、Faster R-CNN）、語義分割（Mask R-CNN、UNet），能解決機器人場景下的遮擋、光照變化、實時性問題，熟悉OpenCV、PyTorch/TensorFlow等工具。
- 數(shù)學(xué)與算法基礎(chǔ)：扎實的線性代數(shù)（矩陣運算、坐標變換）、概率論（濾波、貝葉斯估計）、數(shù)值優(yōu)化（梯度下降、非線性最小二乘）基礎(chǔ)，了解路徑規(guī)劃（A*、Dijkstra）、運動控制（PID、模型預(yù)測控制）相關(guān)算法。

2. 工程實踐能力

- 熟練使用C++/Python（機器人算法核心開發(fā)語言），具備Linux系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗，能基于ROS（Noetic/Melodic）或ROS 2進行算法模塊開發(fā)、節(jié)點通信與調(diào)試。
- 有硬件聯(lián)調(diào)經(jīng)驗，能適配激光雷達、深度相機（如Kinect、Realsense）、IMU等傳感器，解決傳感器標定、數(shù)據(jù)同步、噪聲抑制等問題。
- 具備算法優(yōu)化能力，能通過Profiler工具定位性能瓶頸，實現(xiàn)算法的實時性（如滿足機器人10Hz以上建圖/識別頻率）與資源占用控制。

3. 項目與經(jīng)驗要求

- 有移動機器人相關(guān)項目經(jīng)驗（如AGV、服務(wù)機器人、自主導(dǎo)航小車），需能獨立負責(zé)SLAM建圖或視覺識別模塊的設(shè)計、開發(fā)與落地，有完整項目閉環(huán)經(jīng)驗者優(yōu)先。
- 若有開源項目貢獻（如SLAM框架二次開發(fā)、視覺算法改進）或頂會論文（如ICRA、IROS、ECCV），可作為核心競爭力加分項。

4. 軟實力與認知

- 理解移動機器人的實際應(yīng)用場景（如工業(yè)倉儲、家庭服務(wù)），能將算法需求與業(yè)務(wù)目標結(jié)合（如建圖精度需滿足厘米級、視覺識別準確率需達95%以上）。
- 具備問題排查能力，能快速定位算法失效原因（如SLAM漂移、識別漏檢），并有清晰的解決方案；良好的溝通能力，能與硬件、軟件團隊協(xié)同推進項目。