【工作内容】
1.SLAM算法设计与开发
负责基于视觉（Camera）和激光雷达（LiDAR）的同步定位与地图构建（SLAM）算法的设计、开发与优化，确保算法在无人配送车导航系统中的高效稳定运行。
结合无人配送车的低速、高精度导航需求，优化SLAM算法在动态环境中的鲁棒性和实时性。
针对复杂场景（如高动态光照、多障碍物、狭窄通道等）进行算法定制化开发，提升系统适应性。
2.SLAM模块集成与实现
参与无人配送车导航系统的整体架构设计，负责SLAM模块的集成与实现，确保与感知、规划、控制等模块的无缝对接。
优化SLAM模块与传感器（如IMU、GPS、摄像头、激光雷达等）的融合，提升系统的整体性能和可靠性。
3.性能评估与改进
对现有SLAM算法（如LOAM、LIO-SAM、ORB-SLAM3等）进行性能评估与分析，识别瓶颈并提出改进方案。
通过实验验证和数据分析，持续优化算法的精度、稳定性和计算效率。
4.实际场景应用与调试
结合无人配送车的实际应用场景（如城市道路、园区、地下停车场等），进行算法的定制化开发与调试。
解决算法在复杂环境下的定位漂移、地图更新延迟等问题，确保系统在全天候、全场景下的稳定运行。
5.跨团队协作与技术支持
与其他团队成员（如硬件工程师、感知算法工程师、导航规划工程师等）协作，共同解决项目中的技术难题。
提供SLAM模块的技术支持，协助其他团队完成系统集成与调试。
6.技术研究与创新
关注SLAM领域的最新研究成果和技术趋势，引入先进的算法和技术（如多传感器融合、深度学习辅助SLAM等），提升产品竞争力。
参与行业技术交流，发表相关技术论文或专利，推动团队技术能力的提升。
【任职要求】
1.教育背景
计算机科学、自动化、电子工程、机器人学等相关专业硕士及以上学历，优秀应届毕业生或有相关项目经验者优先。
2.技术能力
熟悉至少一种主流SLAM框架（如LOAM、LIO-SAM、Cartographer、ORB-SLAM3等），具备扎实的SLAM算法理论基础（包括前端特征提取、后端优化、回环检测等）。
精通C++/Python编程语言，具备良好的代码规范和工程能力。
熟悉机器人操作系统（ROS）及相关工具链（如PCL、G2O、Ceres等），具备实际项目开发经验。
了解多传感器融合技术（如LiDAR与IMU、LiDAR与视觉的联合标定与数据融合）。
3.项目经验
具备无人车、机器人或自动驾驶相关项目的实际开发经验，熟悉SLAM算法在实际场景中的应用与优化。
有在复杂动态环境（如城市道路、地下停车场等）中部署SLAM算法的经验者优先。
4.学习与创新能力
具备较强的学习能力和解决问题的能力，能够快速掌握新技术并应用于实际项目。
对SLAM领域的前沿技术（如深度学习辅助SLAM、视觉惯性SLAM等）有浓厚兴趣，能够独立思考并提出创新性解决方案。
5.团队协作与沟通能力
具备优秀的沟通协调能力和团队合作精神，能够与不同背景的团队成员高效协作。
能够适应快节奏的工作环境，具备较强的时间管理和任务优先级管理能力。
6.其他要求
具备良好的英文文献阅读能力，能够跟踪和理解SLAM领域的最新研究成果。
有开源社区贡献或技术博客撰写经验者优先。
【加分项】
熟悉深度学习技术（如CNN、Transformer）及其在SLAM中的应用。
有实际无人配送车项目经验，熟悉配送车的导航与控制流程。
熟悉SLAM算法的硬件优化（如GPU加速、嵌入式平台部署等）。
有SLAM算法在大规模场景中的部署经验。