更新于 3月20日

感知定位工程师

2.5-4万
  • 杭州萧山区
  • 5-10年
  • 硕士
  • 全职
  • 招2人

职位描述

定位算法RTKSLAM智能机器人自动驾驶C/C++传感器融合导航定位
岗位职责:
1、负责无人化设备环境感知系统的传感器选型、集成安装与标定工作,构建稳定可靠的多传感器硬件平台,确保数据准确性和时空同步性。
2、研发并优化基于多传感器(激光雷达、毫米波雷达、摄像头等)的环境感知算法,实现障碍物检测、目标识别与跟踪、场景分割等功能,为决策控制系统提供精准的环境模型。
3、负责高精度定位与建图算法的开发与实现,融合GNSS、IMU、视觉/LiDAR SLAM等技术,构建并维护作业环境的静态与动态地图,保障设备在复杂工况下的连续精确定位。
4、设计并实现多源传感器数据融合与目标跟踪方案,提升系统对动态目标的感知能力和状态预测准确性,支撑决策规划模块应对复杂动态场景。
5、搭建测试验证环境,开展仿真与实车测试,持续分析系统性能并推动算法迭代优化,提升感知定位系统在恶劣天气及复杂工业环境下的鲁棒性和可靠性。

任职要求:
1、硕士研究生及以上学历,计算机、自动化、电子工程、测绘、机器人等相关专业背景。
2、具备5年及以上感知、定位或多传感器融合算法开发经验,有自动驾驶、机器人或工业设备无人化项目经验者优先,
3、精通激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器的原理与应用,熟练掌握传感器标定、多源数据融合、目标检测与跟踪等技术。
4、精通SLAM算法(如激光SLAM、视觉SLAM)、状态估计(卡尔曼滤波、粒子滤波等)及组合导航算法,有高精度定位系统开发经验。
5、具备较强的编程能力,熟练使用C++,熟悉Linux、ROS、OpenCV、PCL等常用开发工具和框架。
6、具备良好的分析问题和解决问题的能力,能够适应现场调试及测试工作,具有优秀的团队协作和沟通能力。

工作地点

萧山区杭州达而汇产业科创园

认证资质

营业执照信息

职位发布者

姜科科/人事经理

三日内活跃
立即沟通
公司Logo白马湖实验室孚光智能装备(浙江)有限公司
白马湖实验室孚光智能装备(浙江)有限公司是由浙江省白马湖实验室有限公司(省重点实验室)、杭州登元科技有限公司共同发起成立的科技创新企业,致力于推动“无人化智能清舱卸船装备”成果的产业化应用。公司依托白马湖实验室在智能清舱算法与协同控制方面的核心技术,以及登元科技在工程机械智能改造领域的成熟经验,实现了推煤机、推耙机、装载机、挖掘机等多类清舱装备的高精度无人化运行并实现与斗轮机全自动、卸船机全自动协同作业,旨在提升码头清舱作业的智能化水平,提高效率、保障安全,为港口能源领域提供先进的无人化整体解决方案。公司始终以“驱动工程装备无人化、智能化、绿色化变革”为使命,深耕智能控制技术研发与产业化应用,构建起覆盖核心技术突破、高端装备制造、全场景解决方案的完整产业生态。在技术实力与知识产权布局上,已形成深厚壁垒,累计斩获专利 100余项、软件著作权 20余项,技术成果广泛覆盖无人化工程装备无人驾驶、大型港机智能改造等核心领域,为行业智能化升级提供关键技术支撑。业务领域聚焦高能级场景突破,专注于工程装备的无人化改造与节能化升级,核心产品矩阵涵盖无人化智能清舱卸船装备(包括无人驾驶智能推耙机、无人驾驶智能装载机、无人驾驶智能挖掘机、无人驾驶智能推土(煤)机、全自动卸船机、斗轮机等),以及实现多设备协同作业的全自动化操作,广泛应用于散货码头、发电行业等关键领域,业务版图已辐射浙江、广东、广西、辽宁等全国多省市,与浙能集团、广东能源集团、广西北部湾集团、广东湛江港集团、辽宁营口港集团等行业龙头建立长期稳定合作,成为能源领域智能化装备升级的核心供应商。在产学研协同创新领域,构建起多维度、高层次的合作网络,一方面与白马湖实验室形成深度战略合作伙伴关系,打造“基础研究-技术验证-场景落地”的闭环创新体系。双方围绕“无人化智能清舱卸船装备”产业化目标,联合攻克复杂舱内环境感知、高精度定位、多机型协同控制等行业核心技术瓶颈,成功完成推煤机、推耙机、装载机、挖掘机、卸船机等 5种卸船清舱工程机械的无人化改造及示范应用;共同研发的“智能无人推耙机”通过权威检测,作业效率提高10%,控制误差≤5cm,导航误差≤10cm,相关技术经浙江省电力学会鉴定“填补散货码头无人化智能清舱装备空白,整体水平达到国际先进”;还联合承担浙江省“尖兵领雁+ X”项目《无人化卸船清舱技术及系统装备研发》、浙能集团科技项目《无人电动推煤机研发》等重大科研任务,推动无人化清舱技术从实验室走向产业化。另一方面,与大连海事大学、四川大学等高校深度协作,承担国家重点研发计划子课题《自主式互操作无人清舱技术及系统装备》的研发,在智能化港口装卸作业领域突破关键技术,进一步完善科研与产业协同创新链条,为我国能源领域工程装备智能化转型提供“产学研用”深度融合的典范。
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