到岗时间：不限
性别要求：不限性别
1. SLAM算法研发与优化
- 负责机器人（包括轮式、足式）的激光/视觉SLAM算法设计与实现。
- 开发闭环检测、地图更新与管理模块，支持长期稳定运行及大规模环境建图。
2. 导航与运动控制协同
- 与运动控制和导航团队协作，支持SLAM模块与路径规划、避障、脱困策略的系统集成。
- 支持全局路径规划、局部动态避障、多种场景下的导航策略设计与优化
3. 系统部署与工程落地
- 将SLAM算法部署到嵌入式平台（如ARM、GPU），并进行ROS/ROS2系统集成与实时性优化。
- 支持产品从原型验证到量产落地过程中的算法调试与系统迭代。
4. 技术前沿探索与持续优化
- 跟踪语义SLAM、神经辐射场（NeRF）、深度学习等领域的前沿技术，探索在动态场景、三维语义建图中的创新应用。
- 定期调研行业趋势，提出产品性能优化与算法演进方案。
5. 标准文档与研发资料整理
- 编写算法设计文档、系统接口说明及标准化资料，支持技术沉淀与团队协作。
【任职要求】
1. 学历背景
- 本科及以上学历，计算机、自动化、机器人、电子信息等相关专业，具有人形/轮足/水面机器人项目经验者优先。
2. 经验要求
- 具备2年以上SLAM算法研发经验，有服务机器人、扫地机或足式机器人导航与定位系统开发经验。
- 熟悉SLAM全流程，具备完整项目落地或量产经验者优先。
3. 技术能力
- 熟悉主流SLAM框架（如LOAM、ORB-SLAM、Cartographer、Gmapping、Hector等），具备点云处理（PCL）、视觉里程计（VO）开发经验优先。
- 熟练使用C++/Python，具备扎实的数学基础（线性代数、最优化、概率论），掌握Kalman滤波、粒子滤波、图优化（如g2o、Ceres、GTSAM）等技术。
- 熟悉Linux、ROS/ROS2开发环境，了解嵌入式平台部署与性能优化策略。
4. 传感器融合与感知理解
- 熟悉多种传感器（IMU、超声波、激光雷达、RGB-D、磁力计等）的数据处理与融合策略。
- 理解机器人运动学建模、环境感知、地图构建与地形适应。
5. 软实力与协作能力
- 具备良好的工程思维、自主学习能力与团队沟通协作能力，能承担跨部门项目开发任务。
【加分项】
- 有深度学习在SLAM中的应用经验（如动态物体检测、特征提取、语义分割等）。
- 有NeRF、三维语义地图构建、动态SLAM方向的研究或实战经验。
- 具备机器人竞赛、开源项目参与经验，或论文/专利发表记录。
职能类别： 算法工程师
关键字： 计算机 自动化 电子信息 arm 系统集成 量产 导航 深度学习 系统部署 嵌入式
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