泊车超声波雷达（USS）专家

工作内容
1. USS感知算法开发与优化
负责超声波雷达（USS）在泊车系统中的整体方案设计，包括信号处理、车位识别、障碍物检测等核心算法模块的开发与迭代
深入研究USS信号处理技术，包括回波信号分析、噪声抑制、多路径效应处理、测距测角精度提升等
解决USS在复杂环境（如雨雾天气、强反射表面、狭窄空间）下的车位识别与障碍物检测挑战
2. 视觉与USS多传感器融合
负责环视鱼眼摄像头与超声波传感器数据的融合算法开发与量产落地，为自动泊车功能提供精准的障碍物和车位信息
基于多源信息融合算法，通过时序及多源信息关联融合，为下游规划控制模块提供稳定可靠的环境感知结果
3. 泊车感知功能交付
负责自动驾驶低速领域感知融合模块的设计
配合项目完成需求分析，进行相关算法分析和优化，完成算法集成上车与实车验证
跟踪国内外最新的研究成果，并能实现应用于实际项目中
4. USS硬件与系统对接
负责超声波雷达/USS硬件需求和接口对接，完成ECU/USS电路的系统设计与模块设计
负责超声波雷达/USS验收，与视觉/Lidar融合研发及测试迭代

任职条件
1. 教育背景
硕士及以上学历，计算机科学、电子工程、自动化、车辆工程、机器人、应用数学等相关专业
2. 工作经验
5年以上超声波传感器在车位识别、障碍物感知应用方面的开发经验
具备泊车量产经验，负责过泊车感知功能开发
3. 专业技能
熟悉超声波传感器的工作原理、特性（优势与局限）、数据格式和常用处理流程
熟练掌握C/C++、Python等编程语言，有扎实的编程和算法基础
熟悉深度学习训练框架，熟悉OpenCV基础图像库
有使用ROS或其他中间件进行算法开发和测试的经验
4. 业务理解
对泊车场景中的感知问题有深入理解，熟悉APA/RPA/AVP/HPA等泊车功能
深刻理解超声波雷达（USS）的物理特性及感知盲区
熟悉BEV/OCC/Transformer等常见感知方案，对USS融合等有深入理解
四、加分项
有量产级ADAS/自动驾驶项目经验，特别是APA/AVP或低速场景下的感知融合开发经验
熟悉AK2超声驱动软件算法开发，熟悉elmos芯片配置、阈值调试等，具备AK2量产经验
有CUDA加速经验，熟悉主流技术架构和开发模式
有泊车领域感知融合算法经验，包括但不限于IPM图像拼接、车位检测、车位融合、USS静态障碍物检测、图像目标检测、单目深度估计、视觉+激光SLAM等
有顶级学术论文发表者优先