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岗位职责
1. SLAM算法开发与优化:
a. 负责服务机器人、AGV、无人机等移动平台的视觉/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)及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,增强系统在复杂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三维建图方法(如TSDF、OctoMap),为导航规划与自主决策提供高精度环境表达支持。
b. 探索语义增强型SLAM技术,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模。

3. 工程化实现与集成:
a. 将算法高效部署至嵌入式硬件平台(如Jetson、树莓派),通过CUDA/OpenCL等手段进行计算加速,提升运行效率。
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实时通信与协同工作。

4. 前沿技术追踪与创新:
持续关注SLAM领域最新研究成果(如NeRF-SLAM、端到端SLAM),推动先进技术在实际产品中的验证与落地应用。

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框架,掌握OpenCV、PCL、Eigen、GTSAM等常用库的使用。
6. 了解多源传感器标定方法(Camera-IMU、LiDAR-Camera)以及时间同步机制。
7. 具备Linux平台下的开发与调试能力,熟练运用Git、CMake等工程工具。

加分项:
- 拥有机器人系统中SLAM技术实际落地经验(如室内自主导航、自动驾驶场景)
- 熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架,具备学习型SLAM或视觉里程计开发经历
- 了解嵌入式平台性能优化技术(ARM NEON、TensorRT),或有SLAM算法在边缘设备部署经验
- 在ICRA、IROS、CVPR等顶级会议发表过相关论文,或参与过开源项目并有实质贡献
2026-06-11 14:17
IP属地:上海

职位福利

硕士5-10年发表算法相关优秀论文C/C++Java算法工程化经验参加算法相关竞赛/获奖SLAM算法嵌入式开发Python
企业发布信息图
上海炽梦科技有限公司
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