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崗位職責
1.視覺SLAM算法研發
設計并實現基于深度相機、雙目RGBD的SLAM系統方案，優化前端特征提取與匹配算法（如ORB等），提升定位精度與實時性。開發三維地圖構建算法，融合IMU等多源數據，解決點云配準、回環檢測等問題。SLAM后端優化，包括非線性優化（如圖優化）、及?規模場景下的建圖效率問題。
2.導航規劃
研究并開發適用于動態復雜環境的路徑規劃算法，覆蓋A*、Dijkstra、RRT、PRM等經典方法及基于學習的規劃策略。結合SLAM技術與視覺目標檢測跟蹤技術實現機器人實時定位與環境建模，優化自主探索策略、覆蓋率與局部避障能?。在水下機器人、清潔機器人等特定場景中，設計專用導航框架，增強系統動態響應與覆蓋率。
3.多傳感器融合與慣性導航
升級迭代慣性導航系統（INS），融合IMU、GPS、視覺等傳感器數據，基于Kalman 濾波、粒子濾波等算法實現高精度位姿估測。解決復雜光照、運動模糊等環境下的魯棒性難題，提升算法在水下、戶外等非結構化場景的適應性。
4.工程化與技術落地
使用 C++/Python/OpenCV 實現算法原型，優化性能并移植至嵌入式平臺；參與系統聯調，確保算法與硬件、控制模塊的兼容性。撰寫技術文檔，申請算法相關專利，跟蹤計算機視覺、SLAM、路徑規劃領域會議及開源框架（如ROS、Cartographer、ORB-SLAM）的創新進展。
任職要求
1.教育背景
碩士及以上學歷（優秀本科可放寬），計算機科學、自動化、機器人學、電子工程等相關專業，扎實的數學功底（線性代數、概率論、優化理論）。
2.核?技術能?
視覺SLAM：精通傳統視覺SLAM框架（如VINS、ORB-SLAM），熟悉RGBD融合定位、三維重建、語義分割與檢測跟蹤等技術。路徑規劃：掌握全局/局部路徑規劃核?算法，有復雜環境動態避障、運動學約束優化等實際項目經驗。工具鏈：熟練使用OpenCV、PCL、ROS、Eigen、g2o等工具庫，熟悉PyTorch/TensorFlow者優先。
3.開發與工程化能?
熟練使用 C++/Python/OpenCV/ROS，實現高性能算法，并完成嵌入式平臺部署優化。 熟悉SLAM框架移植與工程化。至少2年SLAM或路徑規劃算法研發經驗，具備從需求到應用的閉環能力，進行算法性能評估與仿真（Gazebo）。思維嚴謹，邏輯清晰，能夠從需求出發設計高效解決方案，并通過實驗驗證與復現解決關鍵問題。
4.附加優勢
發表過SLAM、路徑規劃方向高水平論文（如ICCV、CVPR、ICRA、IROS）者優先。具備水下機器人、清潔機器人等特種場景開發經驗，熟悉ROS系統開發者優先。參與算法工程化落地項目（如服務機器人、工業機械手、移動AGV、自動駕駛）者優先。