岗位职责: 负责机器人在多场景(室内外、工业、服务、动态环境等)下的建图与定位算法设计、开发与优化 研究并实现基于激光雷达(lidar)与视觉(rgbd / stereo / monocular)的slam系统 负责多传感器融合定位(激光+视觉+imu+轮速计等),提高定位鲁棒性与精度 优化建图算法以应对多类型场景变化(光照变化、动态干扰等) 研究回环检测、地图融合、全局优化等关键模块,提升系统全局一致性与实时性能 参与导航系统整体架构设计,为路径规划与控制模块提供高精度位姿数据 搭建并维护算法仿真与实测验证环境,推动算法从实验室到真实机器人平台的落地 参与slam系统的部署、调试与性能优化,解决定位漂移与地图退化等问题

任职要求: 硕士及以上学历,机器人学、计算机、自动化、电子工程或相关专业 具备扎实的slam理论基础(状态估计、非线性优化、图优化、滤波方法等) 熟悉主流slam框架与算法(loam、lio-sam、orb-slam、vins-mono、okvis、cartographer等) 熟悉多传感器融合算法(ekf、ukf、graph optimization等) 精通c++/python,熟悉ros/ros2及仿真调试工具(gazebo、isaac sim等) 有真实机器人平台(移动机器人、无人车、agv/amr等)上slam算法调试和落地经验 具备较强的数学建模与问题分析能力,能独立完成从算法设计到实机验证全过程 加分项: 有室内外融合定位或多楼层地图构建经验 熟悉深度学习在slam中的应用(视觉特征提取、深度估计、语义建图等) 参与或开发过开源slam系统,有github项目或论文成果 有动态场景下的鲁棒定位优化或语义slam经验 熟悉高精地图与定位系统(hd map / gnss / rtk / imu融合)