南京·江宁区
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岗位目标：
研发面向机器人应用的视觉SLAM（同步定位与地图构建）与导航规划算法，融合多传感器信息，实现机器人在室外复杂环境下的高精度定位、三维场景感知检测跟踪及高效自主导航能力。
岗位职责：
1. 视觉SLAM算法研发
- 设计并实现基于深度相机、双目RGBD的SLAM系统架构，优化前端特征提取与匹配策略（如ORB等），提升定位精度与运行效率。
- 研发三维建图算法，融合IMU等多源传感数据，解决点云配准、回环识别等关键技术问题。
- 优化SLAM后端处理流程，包括非线性优化方法（如图优化）以及大规模场景中的建图性能提升。
2. 导航规划
- 研究适用于动态复杂环境的路径规划方案，涵盖A*、Dijkstra、RRT、PRM等经典算法及基于学习的智能规划方法。
- 结合SLAM输出与视觉目标检测跟踪结果，实现机器人实时位姿估计与环境建模，优化探索策略、覆盖完整性和局部避障性能。
- 针对水下机器人、清洁机器人等特定应用场景，设计专用导航架构，提升系统的响应速度与任务覆盖率。
3. 多传感器融合与惯性导航
- 持续迭代惯性导航系统（INS），融合IMU、GPS、视觉等多类传感器数据，采用Kalman滤波、粒子滤波等技术实现精准位姿估计。
- 应对复杂光照、运动模糊等挑战，增强算法在水下、户外等非结构化环境中的鲁棒性与适应能力。
4. 工程化与技术落地
- 使用 C++/Python/OpenCV 实现算法原型，进行性能调优并部署至嵌入式平台；参与系统联合调试，确保算法与硬件及控制模块协同工作。
- 编写相关技术文档，申请核心算法专利，持续跟进计算机视觉、SLAM、路径规划领域的前沿进展与开源框架（如ROS、Cartographer、ORB-SLAM）的技术演进。
任职要求：
1. 教育背景：硕士及以上学历（优秀本科可放宽），计算机科学、自动化、机器人学、电子工程等相关专业，具备扎实数学基础（线性代数、概率论、优化理论）。
2. 核心技术能力
- 视觉SLAM：深入理解主流视觉SLAM框架（如VINS、ORB-SLAM），掌握RGBD融合定位、三维重建、语义分割与检测跟踪等关键技术。
- 路径规划：熟悉全局与局部路径规划核心算法，具有复杂环境下动态避障、运动约束优化的实际项目经历。
- 工具链：熟练运用OpenCV、PCL、ROS、Eigen、g2o等常用库，有PyTorch/TensorFlow使用经验者优先。
3. 开发与工程化能力
- 精通 C++/Python/OpenCV/ROS，能够实现高性能算法并在嵌入式平台完成部署优化。
- 了解SLAM系统移植与工程化流程。
- 具备至少2年SLAM或路径规划方向算法研发经验，能完成从需求分析到实际落地的全流程工作，开展算法仿真（Gazebo）与性能评估。
- 思维缜密，逻辑性强，善于从实际需求出发设计高效解决方案，并通过实验验证与复现解决关键技术难题。
4. 加分项
- 在ICCV、CVPR、ICRA、IROS等顶级会议发表过SLAM或路径规划相关论文者优先。
- 拥有水下机器人、清洁机器人等特种机器人开发经验，熟悉ROS系统者优先。
- 参与过服务机器人、工业机械臂、移动AGV、自动驾驶等项目的算法落地实践者优先。
研发面向机器人应用的视觉SLAM（同步定位与地图构建）与导航规划算法，融合多传感器信息，实现机器人在室外复杂环境下的高精度定位、三维场景感知检测跟踪及高效自主导航能力。
岗位职责：
1. 视觉SLAM算法研发
- 设计并实现基于深度相机、双目RGBD的SLAM系统架构，优化前端特征提取与匹配策略（如ORB等），提升定位精度与运行效率。
- 研发三维建图算法，融合IMU等多源传感数据，解决点云配准、回环识别等关键技术问题。
- 优化SLAM后端处理流程，包括非线性优化方法（如图优化）以及大规模场景中的建图性能提升。
2. 导航规划
- 研究适用于动态复杂环境的路径规划方案，涵盖A*、Dijkstra、RRT、PRM等经典算法及基于学习的智能规划方法。
- 结合SLAM输出与视觉目标检测跟踪结果，实现机器人实时位姿估计与环境建模，优化探索策略、覆盖完整性和局部避障性能。
- 针对水下机器人、清洁机器人等特定应用场景，设计专用导航架构，提升系统的响应速度与任务覆盖率。
3. 多传感器融合与惯性导航
- 持续迭代惯性导航系统（INS），融合IMU、GPS、视觉等多类传感器数据，采用Kalman滤波、粒子滤波等技术实现精准位姿估计。
- 应对复杂光照、运动模糊等挑战，增强算法在水下、户外等非结构化环境中的鲁棒性与适应能力。
4. 工程化与技术落地
- 使用 C++/Python/OpenCV 实现算法原型，进行性能调优并部署至嵌入式平台；参与系统联合调试，确保算法与硬件及控制模块协同工作。
- 编写相关技术文档，申请核心算法专利，持续跟进计算机视觉、SLAM、路径规划领域的前沿进展与开源框架（如ROS、Cartographer、ORB-SLAM）的技术演进。
任职要求：
1. 教育背景：硕士及以上学历（优秀本科可放宽），计算机科学、自动化、机器人学、电子工程等相关专业，具备扎实数学基础（线性代数、概率论、优化理论）。
2. 核心技术能力
- 视觉SLAM：深入理解主流视觉SLAM框架（如VINS、ORB-SLAM），掌握RGBD融合定位、三维重建、语义分割与检测跟踪等关键技术。
- 路径规划：熟悉全局与局部路径规划核心算法，具有复杂环境下动态避障、运动约束优化的实际项目经历。
- 工具链：熟练运用OpenCV、PCL、ROS、Eigen、g2o等常用库，有PyTorch/TensorFlow使用经验者优先。
3. 开发与工程化能力
- 精通 C++/Python/OpenCV/ROS，能够实现高性能算法并在嵌入式平台完成部署优化。
- 了解SLAM系统移植与工程化流程。
- 具备至少2年SLAM或路径规划方向算法研发经验，能完成从需求分析到实际落地的全流程工作，开展算法仿真（Gazebo）与性能评估。
- 思维缜密，逻辑性强，善于从实际需求出发设计高效解决方案，并通过实验验证与复现解决关键技术难题。
4. 加分项
- 在ICCV、CVPR、ICRA、IROS等顶级会议发表过SLAM或路径规划相关论文者优先。
- 拥有水下机器人、清洁机器人等特种机器人开发经验，熟悉ROS系统者优先。
- 参与过服务机器人、工业机械臂、移动AGV、自动驾驶等项目的算法落地实践者优先。
2026-06-21 14:20
IP属地：江苏南京
职位福利
硕士经验不限导航算法机器人算法运动控制算法导航定位路径规划机器避障C/C++Python智能机器人OpenCVROS
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