青浦区
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岗位职责
1. SLAM算法开发与优化：
a. 负责机器人（服务机器人、AGV、无人机等）的视觉/激光SLAM系统研发，涵盖前端里程计（Visual/LiDAR Odometry）、后端优化（Bundle Adjustment、位姿图优化）、闭环检测等核心模块。
b. 提升多传感器融合SLAM算法（如VINS、LIO-SAM）性能，整合RGB-D相机、LiDAR、IMU、轮速计等数据，增强系统在动态环境中的稳定性与精度。
2. 三维重建与地图构建：
a. 研发基于点云处理与语义分割的稠密地图生成技术（如TSDF、OctoMap），为导航规划与决策提供高精度环境表达。
b. 探索语义SLAM方法，融合深度学习模型（如YOLO、Mask R-CNN）实现对场景的高层次理解与结构化建图。
3. 工程化落地：
a. 将SLAM算法移植至嵌入式设备（如Jetson、树莓派），通过CUDA/OpenCL等手段优化计算效率，满足实时性需求。
b. 协同运动控制团队完成SLAM系统与机器人底盘或机械臂之间的数据交互与协同控制。
4. 前沿技术探索：
持续跟进SLAM领域最新研究成果（如NeRF-SLAM、端到端SLAM），推动新技术在实际产品中的验证与应用。
任职要求
1. 计算机、机器人、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历（特别优秀的本科候选人可酌情考虑）。
2. 具备扎实的SLAM理论基础，熟练掌握以下至少一类主流框架：
3. 视觉SLAM：ORB-SLAM3、VINS-Fusion、DSO
4. 激光SLAM：LOAM、Cartographer、LeGO-LOAM
5. 精通C++/Python编程，熟悉ROS/ROS2开发环境，掌握常用工具库（OpenCV、PCL、Eigen、GTSAM）。
6. 了解多传感器标定方法（Camera-IMU、LiDAR-Camera）及时间同步机制。
7. 具备Linux平台下的开发与调试能力，熟练使用Git、CMake等工程工具。
加分项/优先考虑：
- 有机器人相关项目中SLAM系统实际落地经验（如室内自主导航、自动驾驶场景）
- 熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），具备基于学习的SLAM或视觉里程计开发经历
- 了解嵌入式平台优化技术（ARM NEON、TensorRT）或具备SLAM算法在边缘设备部署经验
- 在ICRA、IROS、CVPR等顶级会议发表过SLAM相关论文，或参与过知名开源项目贡献
1. SLAM算法开发与优化：
a. 负责机器人（服务机器人、AGV、无人机等）的视觉/激光SLAM系统研发，涵盖前端里程计（Visual/LiDAR Odometry）、后端优化（Bundle Adjustment、位姿图优化）、闭环检测等核心模块。
b. 提升多传感器融合SLAM算法（如VINS、LIO-SAM）性能，整合RGB-D相机、LiDAR、IMU、轮速计等数据，增强系统在动态环境中的稳定性与精度。
2. 三维重建与地图构建：
a. 研发基于点云处理与语义分割的稠密地图生成技术（如TSDF、OctoMap），为导航规划与决策提供高精度环境表达。
b. 探索语义SLAM方法，融合深度学习模型（如YOLO、Mask R-CNN）实现对场景的高层次理解与结构化建图。
3. 工程化落地：
a. 将SLAM算法移植至嵌入式设备（如Jetson、树莓派），通过CUDA/OpenCL等手段优化计算效率，满足实时性需求。
b. 协同运动控制团队完成SLAM系统与机器人底盘或机械臂之间的数据交互与协同控制。
4. 前沿技术探索：
持续跟进SLAM领域最新研究成果（如NeRF-SLAM、端到端SLAM），推动新技术在实际产品中的验证与应用。
任职要求
1. 计算机、机器人、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历（特别优秀的本科候选人可酌情考虑）。
2. 具备扎实的SLAM理论基础，熟练掌握以下至少一类主流框架：
3. 视觉SLAM：ORB-SLAM3、VINS-Fusion、DSO
4. 激光SLAM：LOAM、Cartographer、LeGO-LOAM
5. 精通C++/Python编程，熟悉ROS/ROS2开发环境，掌握常用工具库（OpenCV、PCL、Eigen、GTSAM）。
6. 了解多传感器标定方法（Camera-IMU、LiDAR-Camera）及时间同步机制。
7. 具备Linux平台下的开发与调试能力，熟练使用Git、CMake等工程工具。
加分项/优先考虑：
- 有机器人相关项目中SLAM系统实际落地经验（如室内自主导航、自动驾驶场景）
- 熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），具备基于学习的SLAM或视觉里程计开发经历
- 了解嵌入式平台优化技术（ARM NEON、TensorRT）或具备SLAM算法在边缘设备部署经验
- 在ICRA、IROS、CVPR等顶级会议发表过SLAM相关论文，或参与过知名开源项目贡献
2026-07-29 13:10
IP属地：上海
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