方向一：vslam定位算法 工作职责 1.负责搭建室内/外，移动机器人、室外机器人的视觉 SLAM架构搭建； 2.负责根据实际应用场景在多传感器融合定位、回环检测、重定位等算法方面优化迭代； 3.负责SLAM算法模块的编码、单元测试、集成测试、仿真测试等工作； 4.负责复杂动态场景（动态灯光/动态行人/动态障碍物）下，多传感器融合定位性能提升。 5.负责多种开机方案,（slam、蓝牙、uwb等)设计开发 工作职责 1.负责研发基于视觉传感器的物体检测与追踪、关键点检测、语义分割等算法； 2.负责研发基于深度学习的机器人轨迹预测、行人意图推断等算法； 3.负责研发深度学习模型量化和加速、分布式训练等基础技术； 4.负责与嵌入式工程师协作，针对产品平台进行算法优化和部署。 方向三：感知算法 工作职责： 1.负责对相机、激光雷达、深度相机、毫米波雷达等传感器进行性能评估、调试和多传感器联合标定。 2.根据实际应用场景，优化和迭代感知算法，包括点云预处理、地面提取、障碍物检测与跟踪等，提高算法的准确性和适应性。 3.负责感知算法的编码、单元测试、集成测试以及仿真测试，确保模块的稳定性和功能完整性。 4.进行前沿感知技术的预研，不断探索和应用新的感知算法。 5.与团队成员合作，参与感知系统的设计、开发和优化，确保感知算法与硬件系统的集成。 6.持续跟踪和分析感知算法的性能指标，提出改进方案并进行实施。 方向一：vslam定位算法 任职资格 1.理论基础扎实，熟悉非线性优化理论、概率优化理论、李代数，熟悉ceres solver，g2o等分线性优化库； 2.了解SLAM的基础原理，熟悉VIO，VINS，ORB3-SLAM及最新的开源SLAM算法； 3.熟悉SLAM问题中多传感器融合、词袋模型、地图匹配，闭环检测、图优化等的常用算法； 4.具有丰富的C++编程经验，熟练使用Linux、ROS； 5.具有三年以上SLAM方向研究及工程相关经验者，以及有在ICRA、IROS、RSS发表论文者优先； 6.有机器人、无人车无人机比赛经验者优先 ，公开数据集上有优秀表现者优先。 7.有将深度学习应用到slam中的优先。 方向二：深度学习算法 任职资格 1.计算机科学、信息工程、电子工程、机器人等专业硕士及以上学历； 2.具备扎实的编程能力，熟练使用C++/Python进行开发； 3.熟练使用至少一种深度学习框架（Pytorch/Tensorflow等）； 4.有物体检测、目标追踪、语义分割、关键点检测等科研或开发经验者优先； 5.有立体视觉、多视图几何、多传感器融合等科研或开发经验者优先； 6.有模型加速和优化、分布式训练算法开发经验者优先； 7.在计算机视觉或机器人顶级会议/期刊上发表过论文者优先； 8.具备良好的编程风格习惯、文档撰写能力、团队协作和沟通表达能力 方向三：感知算法 任职资格： 1.具备扎实的数学和计算机视觉基础，熟悉点云处理算法和机器学习算法。 2.熟练掌握Python/C/C++及相关工程基础，熟悉使用PCL、OpenCV等处理库。 3.具有使用RGBD、激光雷达、超声波、毫米波雷达等机器人传感器的经验，熟悉相关数据解析融合算法和目标跟踪方面的开发经验（如占用栅格地图、贝叶斯估计、卡尔曼滤波、粒子滤波等）。 4.具有2年以上机器人或相关领域的算法研究或工程开发经验者优先考虑。