成都·双流区
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岗位职责：
1、核心算法研发：
负责融合激光雷达（LiDAR）、视觉（Camera）与惯导（IMU）的多源传感器SLAM算法设计与工程实现，主导基于Fast-LIVO / Fast-LIVO2架构的深度定制化开发、性能调优及实际场景部署。
2、复杂场景攻坚：
应对高动态环境、低纹理区域、特征稀疏、光照剧烈变化等退化条件下的精准定位与稳定建图挑战，提升系统在极端工况下的鲁棒性。
3、系统性能优化：
针对Fast-LIVO2框架中的错误状态迭代卡尔曼滤波（ESIKF）后端、基于直接法的光度对齐前端，以及统一管理的体素地图模块进行协同优化；有效控制LRU缓存的内存占用，增强系统在嵌入式等资源受限平台上的实时运行效率与内存管理能力。
4、传感器标定与同步：
承担多传感器间的空间外参联合标定任务，并实现高精度时间同步，涵盖硬件触发同步及基于曝光时间估计的软件同步方案。
任职要求：
1、教育背景：
计算机、机器人、自动化、测绘等相关专业本科及以上学历，硕士优先考虑。
2、编程基础：
具备扎实的C/C++开发能力，熟悉Linux系统下开发流程，熟练使用ROS/ROS2/Openpilot等机器人操作系统及其配套工具链。
3、理论与框架经验：
掌握SLAM核心技术原理，深入理解Fast-LIVO2代码架构，熟悉其维度匹配更新机制与按需光栅化（On-demand Rasterization）实现；了解主流3D LIO/VIO系统如FAST-LIO2、R3LIVE、VINS-Mono等。
4、数学功底：
具有良好的数学基础，熟悉多视图几何、非线性优化方法（如Ceres/g2o），以及卡尔曼滤波相关理论，特别是ESIKF的推导与应用。
1、核心算法研发：
负责融合激光雷达（LiDAR）、视觉（Camera）与惯导（IMU）的多源传感器SLAM算法设计与工程实现，主导基于Fast-LIVO / Fast-LIVO2架构的深度定制化开发、性能调优及实际场景部署。
2、复杂场景攻坚：
应对高动态环境、低纹理区域、特征稀疏、光照剧烈变化等退化条件下的精准定位与稳定建图挑战，提升系统在极端工况下的鲁棒性。
3、系统性能优化：
针对Fast-LIVO2框架中的错误状态迭代卡尔曼滤波（ESIKF）后端、基于直接法的光度对齐前端，以及统一管理的体素地图模块进行协同优化；有效控制LRU缓存的内存占用，增强系统在嵌入式等资源受限平台上的实时运行效率与内存管理能力。
4、传感器标定与同步：
承担多传感器间的空间外参联合标定任务，并实现高精度时间同步，涵盖硬件触发同步及基于曝光时间估计的软件同步方案。
任职要求：
1、教育背景：
计算机、机器人、自动化、测绘等相关专业本科及以上学历，硕士优先考虑。
2、编程基础：
具备扎实的C/C++开发能力，熟悉Linux系统下开发流程，熟练使用ROS/ROS2/Openpilot等机器人操作系统及其配套工具链。
3、理论与框架经验：
掌握SLAM核心技术原理，深入理解Fast-LIVO2代码架构，熟悉其维度匹配更新机制与按需光栅化（On-demand Rasterization）实现；了解主流3D LIO/VIO系统如FAST-LIO2、R3LIVE、VINS-Mono等。
4、数学功底：
具有良好的数学基础，熟悉多视图几何、非线性优化方法（如Ceres/g2o），以及卡尔曼滤波相关理论，特别是ESIKF的推导与应用。
2026-05-27 14:40
IP属地：四川成都
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