岗位描述
工作职责:
负责多模态定位算法研发,负责激光和视觉slam,语义建图定位、动态地图等定位技术研发,支撑开放道路/机场/厂区等复杂场景的L4级自动驾驶高精度建图和定位需求。
定位技术开发:基于激光/视觉SLAM,融合道路环境语义信息(车道线、交通标识、结构物),提升定位鲁棒性;
动态地图构建:研发实时动态地图更新算法,结合多传感器数据实现厘米级场景语义化建模;
位置识别:基于视觉和激光数据的位置识别/重定位技术(PointNetVLAD/Point2Graph/MixVpr),应对复杂厂区/停车场/城区道路无GNSS区域的定位冷启动挑战.
模型优化与算法部署:基于点云和视觉的深度学习模型(如BEV感知、语义分割)部署至车规级嵌入式平台,支持实时推理
任职条件:
技术能力:
精通激光SLAM(LOAM/LIO-SAM)或视觉SLAM(ORB-SLAM/VINS/super-point),具备实际项目经验;
掌握深度学习框架(PyTorch),熟悉3D点云处理(PointNet++)、视觉定位(NetVLAD)等模型;
熟悉多传感器融合(激光雷达/摄像头/IMU)的三维重建技术(如SfM/MVS/SLAM、NeRF、3DGS);
扎实的数学基础(几何/概率/优化理论)。
工程能力:
熟练使用C++/Python,具备Linux环境下算法开发与性能优化经验
有地平线、英伟达等车载芯片部署经验
学历背景:
计算机/机器人/自动化等相关专业硕士及以上学历。
加分项
发表过SLAM/定位/动态地图相关顶会论文(ICRA/IROS/CVPR)