岗位职责:
1、核心算法研发: 负责基于激光雷达(LiDAR)、视觉(Camera)和惯导(IMU)的多传感器融合 SLAM 算法的研发与落地,主导基于 Fast-LIVO / Fast-LIVO2 框架的深度定制、优化与产品化。
2、复杂场景攻坚: 解决复杂与退化场景(如高动态、低特征、纹理缺失、光照突变等)下的鲁棒定位与高精度建图问题。
3、系统性能优化: 针对 Fast-LIVO2 框架中的错误状态迭代卡尔曼滤波(ESIKF)后端、视觉直接法光度对齐前端以及统一体素地图管理进行级联优化;控制 LRU 内存增长,提升系统在计算资源受限(如嵌入式硬件)平台上的实时性与内存效率。
4、传感器标定与同步: 负责多传感器之间的空间联合标定以及高精度时钟同步(硬同步及基于曝光时间估计的软同步)。
任职要求:
1、教育背景: 本科及以上学历,计算机、机器人、自动化、测绘等相关专业。硕士优先
2、编程基础: 扎实的 C/C++ 编程功底,熟练掌握 Linux 开发环境,精通 ROS/ROS2/Openpilot 机器人操作系统及相关工具链。
3、理论与框架经验: 深入理解 SLAM 基本原理,精通 Fast-LIVO2 源码,熟悉其维度匹配更新策略及按需光栅化(On-demand Rasterization)操作;熟悉其他主流 3D LIO/VIO 框架(如 FAST-LIO2、R3LIVE、VINS-Mono 等)。
4、数学功底: 具备扎实的数学基础,熟悉多视图几何、非线性优化(Ceres / g2o)及卡尔曼滤波理论(ESIKF)。