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岗位职责:
1. 负责车辆或无人机全局导航中避障路径的规划算法研究与实现;
2. 负责多传感器数据融合及感知地图构建相关工作;
3. 负责开发适用于车辆或无人机的主流融合定位算法,涵盖RTK、惯性导航、里程计以及基于SLAM的点云或卫星图像匹配定位等技术。

任职要求:
1. 具备1-3年智能驾驶领域融合定位、导航算法或无人机SLAM方向研发经验,有完整参与L2+级别智驾产品定位导航算法落地者优先,熟悉智能化驾驶量产项目的开发流程。
2. 数学基础扎实,熟练掌握线性代数、概率统计与运动学知识,了解主流定位导航算法,如GNSS/IMU融合、激光里程计、视觉/视觉惯性里程计(VO/VIO)、地图匹配等。
3. 精通C++与Python编程,具备良好的数据结构与算法功底,能够高效完成代码开发、工程实现和问题排查,可独立推进算法原型设计及工程化部署。
4. 掌握常见轨迹规划或优化方法,例如DWA、A*、TEB、Lattice Planner等;
5. 熟悉智能驾驶导航核心模块,包括高精地图解析与匹配、路径规划(全局与局部)、轨迹优化、车道级引导,理解复杂道路环境下导航策略的适配逻辑。
6. 熟练使用行业常用工具与开发环境,如ROS/ROS2中间件、Linux系统,精通Git、CMake、Eigen、PCL(点云库)、OpenCV等工具,有AutoSAR AP经验者优先考虑。
7. 具备优秀的逻辑分析与问题解决能力,拥有良好的团队协作意识,能与感知、决策、控制模块团队紧密配合,推动算法持续迭代升级。

有以下经验者优先:
1. 参与过智能驾驶量产项目中融合定位算法的实际落地,熟悉GNSS RTK技术,具备应对隧道、城市峡谷等弱卫星信号场景下定位稳定性的解决方案能力。
2. 熟悉激光雷达与IMU融合里程计、视觉与IMU融合(VIO)算法,具有在智驾实际场景中的工程优化经验。
3. 了解传感器标定原理,具备激光雷达、相机、IMU之间内外参数标定及相关标定工具开发能力。
4. 具备在海思芯片平台上进行定位导航算法部署、性能调优与调试的经验。
5. 熟悉高精地图制作标准及其应用模式,有高精地图与定位系统融合的工程实践经历,了解多车协同定位或集群导航技术者优先。
6. 具备在复杂工况(如城市拥堵路段、非结构化道路、恶劣天气条件)下优化定位与导航算法的经验,能有效解决累积误差、定位漂移等关键技术难题。
2026-08-15 13:59
IP属地:四川成都

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本科1-3年SLAM
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