1. 传感器融合与空间标定： 1). 熟悉多传感器（摄像头、LiDAR、IMU、GPS等）的空间标定算法，确保AR HUD虚拟内容与真实世界的精准对齐; 2). 开发车载环境下的传感器时空同步方案，解决延迟和抖动问题; 2. 目标检测与跟踪算法： 1). 基于卡尔曼滤波、粒子滤波或深度学习算法，实现车辆、行人、道路标识等动态目标的高精度跟踪; 2). 优化目标跟踪的实时性和鲁棒性，适应复杂光照、天气及遮挡场景。 3. AR HUD渲染与XR融合： 1). 使用OpenGL/OpenGL ES/Vulkan或Unity3D/Unreal引擎，开发低延迟、高帧率的AR HUD渲染管线; 2). 研究虚实融合算法（如光照一致性、透视矫正），提升AR内容的真实感和沉浸感。 4. 车载XR算法开发（优先）： 1). 参与车载XR（AR/VR）系统的算法设计，如SLAM、手势交互、眼动追踪等功能的集成与优化; 2).解决车规级硬件（如嵌入式GPU、NPU）下的算法性能瓶颈问题。

职位要求 1. 硕士及以上学历，计算机视觉、机器人、自动化、电子工程等相关专业; 2.5年以上算法开发经验，精通以下领域： 1). 多传感器标定（手眼标定、内外参联合优化）与融合; 2). 目标检测/跟踪算法，熟悉卡尔曼滤波及其衍生算法; 3). 实时图形渲染技术（OpenGL/Shader编程），了解AR渲染原理（如透视投影、视差校正); 3. 熟练使用C++/Python，熟悉ROS、Linux开发环境，具备算法嵌入式移植经验; 4. 熟悉计算机视觉库及深度学习框架。 优先条件： 1. 有车载AR HUD或XR融合算法项目经验; 2. 掌握SLAM算法或3D重建技术（NeRF、多视图几何）; 3.了解汽车总线协议及车载传感器（毫米波雷达、超声波）。