成都·双流区
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岗位职责：
1. 算法研发：开展多传感器融合SLAM技术（LiDAR、视觉、IMU、GNSS）的开发工作，实现机器人在复杂动态场景中的高精度定位与环境建图；
2. 状态估计与优化：研究基于滤波方法（EKF/UKF）或因子图（Factor Graph）的状态估计算法，解决长距离运行中的漂移、遮挡导致的失锁以及全局重定位难题；
3. 地图构建与管理：设计高精度三维地图生成算法（包括点云、网格、语义地图或占用栅格），负责大规模环境下地图的分块处理、动态更新与回环检测机制；
4. 工程化落地：完成算法在嵌入式硬件平台（如NVIDIA Orin、高通芯片）的部署，优化内存使用与计算资源消耗，保障系统7x24小时稳定运行。
资质与经验要求：
1. 教育背景：硕士及以上学历，计算机、测绘、自动化等相关专业，熟练掌握多视图几何、对极几何及最优化理论；
2. 核心理论：了解主流SLAM系统（如LIO-SAM, VINS-Mono, ORB-SLAM3），具备因子图优化工具（如GTSAM, Ceres, g2o）的实际应用能力；
3. 传感器基础：深刻理解相机标定（单目/多目、鱼眼）、外参联合标定及IMU预积分原理，掌握LiDAR与相机间的时间同步技术；
4. 编程能力：熟练使用C++（熟悉C++14/17标准）及Eigen/PCL/OpenCV库，具备扎实的算法实现与代码性能调优能力；
5. 工程环境：熟悉Linux操作系统与ROS2框架，掌握常用调试手段和性能分析工具。
优先条件：
1. 空间智能前沿：具有基于NeRF / 3D Gaussian Splatting进行三维重建或位姿估计的研究或项目经历者优先；
2. 视觉语言模型：了解语义SLAM或将视觉语言大模型（VLM）应用于环境理解与自主导航者优先；
3. 硬件加速：具备CUDA / TensorRT / NEON等异构计算平台上的算法加速经验者优先；
4. 顶会表现：曾在CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS等顶级会议发表相关论文，或参与过知名开源SLAM项目并有实质贡献者优先。
1. 算法研发：开展多传感器融合SLAM技术（LiDAR、视觉、IMU、GNSS）的开发工作，实现机器人在复杂动态场景中的高精度定位与环境建图；
2. 状态估计与优化：研究基于滤波方法（EKF/UKF）或因子图（Factor Graph）的状态估计算法，解决长距离运行中的漂移、遮挡导致的失锁以及全局重定位难题；
3. 地图构建与管理：设计高精度三维地图生成算法（包括点云、网格、语义地图或占用栅格），负责大规模环境下地图的分块处理、动态更新与回环检测机制；
4. 工程化落地：完成算法在嵌入式硬件平台（如NVIDIA Orin、高通芯片）的部署，优化内存使用与计算资源消耗，保障系统7x24小时稳定运行。
资质与经验要求：
1. 教育背景：硕士及以上学历，计算机、测绘、自动化等相关专业，熟练掌握多视图几何、对极几何及最优化理论；
2. 核心理论：了解主流SLAM系统（如LIO-SAM, VINS-Mono, ORB-SLAM3），具备因子图优化工具（如GTSAM, Ceres, g2o）的实际应用能力；
3. 传感器基础：深刻理解相机标定（单目/多目、鱼眼）、外参联合标定及IMU预积分原理，掌握LiDAR与相机间的时间同步技术；
4. 编程能力：熟练使用C++（熟悉C++14/17标准）及Eigen/PCL/OpenCV库，具备扎实的算法实现与代码性能调优能力；
5. 工程环境：熟悉Linux操作系统与ROS2框架，掌握常用调试手段和性能分析工具。
优先条件：
1. 空间智能前沿：具有基于NeRF / 3D Gaussian Splatting进行三维重建或位姿估计的研究或项目经历者优先；
2. 视觉语言模型：了解语义SLAM或将视觉语言大模型（VLM）应用于环境理解与自主导航者优先；
3. 硬件加速：具备CUDA / TensorRT / NEON等异构计算平台上的算法加速经验者优先；
4. 顶会表现：曾在CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS等顶级会议发表相关论文，或参与过知名开源SLAM项目并有实质贡献者优先。
2026-07-11 13:51
IP属地：四川成都
职位福利
本科1-3年
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