1. 负责巡检机器人SLAM算法的研究、开发与迭代优化，主导激光SLAM、视觉SLAM、激光-惯导融合SLAM算法落地，持续提升机器人建图精度、定位精度与运行稳定性。 2. 负责UWB/GPS/IMU/激光雷达多源融合定位算法设计与实现，重点解决室内、地下、变电站等无GPS、弱信号复杂场景的精准定位问题。 3. 负责机器人全局/局部路径规划与避障算法开发优化，熟练实现A*、D* Lite路径搜索算法，优化动态避障、局部绕障、智能巡航策略，提升复杂工业环境通行能力。 4. 参与多传感器融合方案设计与落地，结合激光、视觉、IMU、UWB多模态数据，优化滤波、配准、回环检测、姿态解算，提升整机导航鲁棒性与抗干扰能力。 5. 负责视觉、激光、视觉-惯导多模态SLAM系统搭建、参数调优、误差校准，解决场景退化、动态干扰、定位漂移、建图畸变、闭环失效等现场问题。 6. 配合整机集成、实地测试与项目交付，针对变电站、室内机房、地下通道等巡检场景做算法适配、性能优化与版本迭代，完成算法工程化落地。 7. 负责算法性能评估、数据复盘、文档沉淀，持续优化导航速度、路径平滑度、定位稳定性，支撑产品量产交付。

1. 硕士及以上学历，自动化、计算机、电子信息、机器人、测绘、数学等相关专业，扎实的SLAM与导航算法理论基础。 2. 精通SLAM核心原理，熟悉卡尔曼滤波、图优化、BA优化、配准算法、回环检测、姿态估计等核心技术。 3. 熟练掌握C++开发，代码功底扎实，熟悉Linux、ROS/ROS2开发环境，具备独立算法开发、调试、部署能力。 4. 熟练掌握主流SLAM框架，有ORB-SLAM、VINS、LIO-SAM等框架二次开发与项目落地经验。 5. 熟悉A*、D* Lite路径规划算法、动态避障、局部路径重规划逻辑，有移动机器人导航优化实战经验。 6. 具备UWB/IMU/GPS/激光多源融合定位开发经验，能够解决无GPS、室内封闭场景定位漂移问题。