黄浦区
职位详情
**职位类型：** 全职
**工作地点：**上海
#### **职位描述：**
我们致力于研发下一代高性能、⾼可靠性的⾃动驾驶定位与建图系统。现寻找⼀位在激光惯性紧耦合SLAM领域有深入研究和实践经验的专家。我们需要一位深度优化并创新基于LIO-SAM、FAST-LIO等前沿框架的SLAM算法，解决⼤规模、复杂场景下的实时状态估计与高精建图难题，为我们的L4级自动驾驶系统打造坚如磐石的定位基石。
#### **主要职责：**
1. **核心算法研发与极致优化：**
* 深度研发、实现与优化基于**LIO-SAM**的因子图优化框架和基于**FAST-LIO**系列的IKFOM滤波器框架的激光惯性里程计系统。
* 重点攻关**FAST-LIO3** 中引入的“**迭代最近外点**”算法与**增量KD-Tree**，致力于在保证精度的前提下，将算法性能推向极限。
* 优化点云特征提取与匹配策略，提升系统在退化场景（如长直走廊、开阔广场）下的鲁棒性。
2. **系统集成与工程落地：**
* 将优化后的LIO-SLAM系统集成到自动驾驶框架（如Apollo的`modules/localization`或Autoware的`localization`与`perception`模块）中。
* 负责系统在车载计算平台（如NVIDIA Orin, Xavier）上的部署、性能分析与瓶颈优化，确保满足严苛的实时性要求。
3. **多传感器深度融合：**
* 在紧耦合LIO的基础上，研究与融合轮速计、GPS等额外传感器，构建全局无漂移的SLAM系统。
* 探索激光-惯性-视觉的紧耦合方案，利用视觉信息辅助解决点云不足时的定位问题。
4. **大规模建图与定位：**
* 基于优化的LIO系统，构建大规模、高精度、轻量化的点云地图。
* 研发基于先验点云地图的快速定位算法，实现全局定位与局部精准跟踪的无缝切换。
5. **前沿技术探索：**
* 持续跟踪SLAM领域的最新进展（如基于隐式表示的地图、端到端的SLAM等），并评估其在产品中应用的可能性。
#### **任职要求：**
**必备条件：**
1. **学历与经验：** 计算机、机器人、自动化等相关专业本科及以上学历，具备3年以上SLAM算法研发经验，至少1年专注于激光惯性紧耦合方向。
2. **核心算法精通：**
* **必须精通LIO-SAM**：深刻理解其基于**因子图**和**ISAM2**优化器的后端架构，熟悉其关键因子（如IMU预积分、激光里程计、闭环、GPS）的构建与融合。
* **必须精通FAST-LIO系列**：深刻理解其基于**迭代卡尔曼滤波器** 和**反向传播** 的前端架构，熟悉**IKFoM**工具链。对**FAST-LIO2/3**的核心创新（如**增量KD-Tree**、**IEK** 推导）有深入研究。
* 熟练掌握**Ceres Solver** 和**GTSAM** 等优化库，并对**Eigen** 有深入的使用经验。
3. **深厚的数学基础：** 扎实的线性代数、矩阵论、概率论与状态估计理论功底。
4. **编程能力：** 精通C++（14/17标准），具备强大的Linux环境下高性能编程、调试和代码优化能力。
5. **工程经验：** 有在真实机器人或自动驾驶车辆上部署、调试和验证LIO算法的实际经验。
**优先考虑条件（具备以下任意一项或多项）：**
1. 有**FAST-LIO3**的实际部署和开发经验，对其中的**IEK**和**ICP**优化有独到理解。
2. 对**LIO-SAM**和**FAST-LIO**的架构与性能有对比研究，能根据应用场景进行技术选型和融合。
3. 熟悉自动驾驶开源框架（Apollo/Autoware）中的定位模块，并有集成经验。
4. 具备强大的数学推导和算法创新能力，有在顶级机器人会议（如RSS, ICRA, IROS）或期刊上发表过相关论文者优先。
5. 熟悉CUDA编程，有在GPU上加速SLAM相关计算的经验。
#### **我们提供：**
* 极具竞争力的薪酬待遇（薪资 + 高额项目奖金 + 股票/期权）。
* 直面行业最前沿的技术挑战，与顶尖的SLAM团队共同攻关。
* 提供充足的数据、顶尖的传感器和强大的计算资源。
* 浓厚的工程师文化，专注于解决本质问题。
* 完善的福利待遇和灵活的休假制度。
工作地址
上海黄浦区电科滨江中心503
**工作地点：**上海
#### **职位描述：**
我们致力于研发下一代高性能、⾼可靠性的⾃动驾驶定位与建图系统。现寻找⼀位在激光惯性紧耦合SLAM领域有深入研究和实践经验的专家。我们需要一位深度优化并创新基于LIO-SAM、FAST-LIO等前沿框架的SLAM算法，解决⼤规模、复杂场景下的实时状态估计与高精建图难题，为我们的L4级自动驾驶系统打造坚如磐石的定位基石。
#### **主要职责：**
1. **核心算法研发与极致优化：**
* 深度研发、实现与优化基于**LIO-SAM**的因子图优化框架和基于**FAST-LIO**系列的IKFOM滤波器框架的激光惯性里程计系统。
* 重点攻关**FAST-LIO3** 中引入的“**迭代最近外点**”算法与**增量KD-Tree**，致力于在保证精度的前提下，将算法性能推向极限。
* 优化点云特征提取与匹配策略，提升系统在退化场景（如长直走廊、开阔广场）下的鲁棒性。
2. **系统集成与工程落地：**
* 将优化后的LIO-SLAM系统集成到自动驾驶框架（如Apollo的`modules/localization`或Autoware的`localization`与`perception`模块）中。
* 负责系统在车载计算平台（如NVIDIA Orin, Xavier）上的部署、性能分析与瓶颈优化，确保满足严苛的实时性要求。
3. **多传感器深度融合：**
* 在紧耦合LIO的基础上，研究与融合轮速计、GPS等额外传感器，构建全局无漂移的SLAM系统。
* 探索激光-惯性-视觉的紧耦合方案，利用视觉信息辅助解决点云不足时的定位问题。
4. **大规模建图与定位：**
* 基于优化的LIO系统，构建大规模、高精度、轻量化的点云地图。
* 研发基于先验点云地图的快速定位算法，实现全局定位与局部精准跟踪的无缝切换。
5. **前沿技术探索：**
* 持续跟踪SLAM领域的最新进展（如基于隐式表示的地图、端到端的SLAM等），并评估其在产品中应用的可能性。
#### **任职要求：**
**必备条件：**
1. **学历与经验：** 计算机、机器人、自动化等相关专业本科及以上学历，具备3年以上SLAM算法研发经验，至少1年专注于激光惯性紧耦合方向。
2. **核心算法精通：**
* **必须精通LIO-SAM**：深刻理解其基于**因子图**和**ISAM2**优化器的后端架构，熟悉其关键因子（如IMU预积分、激光里程计、闭环、GPS）的构建与融合。
* **必须精通FAST-LIO系列**：深刻理解其基于**迭代卡尔曼滤波器** 和**反向传播** 的前端架构，熟悉**IKFoM**工具链。对**FAST-LIO2/3**的核心创新（如**增量KD-Tree**、**IEK** 推导）有深入研究。
* 熟练掌握**Ceres Solver** 和**GTSAM** 等优化库，并对**Eigen** 有深入的使用经验。
3. **深厚的数学基础：** 扎实的线性代数、矩阵论、概率论与状态估计理论功底。
4. **编程能力：** 精通C++（14/17标准），具备强大的Linux环境下高性能编程、调试和代码优化能力。
5. **工程经验：** 有在真实机器人或自动驾驶车辆上部署、调试和验证LIO算法的实际经验。
**优先考虑条件（具备以下任意一项或多项）：**
1. 有**FAST-LIO3**的实际部署和开发经验，对其中的**IEK**和**ICP**优化有独到理解。
2. 对**LIO-SAM**和**FAST-LIO**的架构与性能有对比研究，能根据应用场景进行技术选型和融合。
3. 熟悉自动驾驶开源框架（Apollo/Autoware）中的定位模块，并有集成经验。
4. 具备强大的数学推导和算法创新能力，有在顶级机器人会议（如RSS, ICRA, IROS）或期刊上发表过相关论文者优先。
5. 熟悉CUDA编程，有在GPU上加速SLAM相关计算的经验。
#### **我们提供：**
* 极具竞争力的薪酬待遇（薪资 + 高额项目奖金 + 股票/期权）。
* 直面行业最前沿的技术挑战，与顶尖的SLAM团队共同攻关。
* 提供充足的数据、顶尖的传感器和强大的计算资源。
* 浓厚的工程师文化，专注于解决本质问题。
* 完善的福利待遇和灵活的休假制度。
工作地址
上海黄浦区电科滨江中心503
2026-06-26 13:58
IP属地：上海
职位福利
本科3-5年slam
上海禹江智能机器有限公司
0-20人
工作地址
鱼泡安全保障
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