About The Role

1、研发基于视觉（单目/双目/RGB-D）的SLAM算法，实现无人机在无GPS环境下的高精度定位与稠密/稀疏地图构建；
2、优化视觉惯性里程计（VIO），融合IMU、LiDAR等多传感器数据，提升复杂场景（弱纹理、动态物体、光照变化）下的鲁棒性；
3、开发实时三维重建与语义分割模块，支持无人机自主导航与场景理解（如障碍物分类、地形识别）；
4、搭建无人机SLAM仿真测试环境（如AirSim、Gazebo），部署算法到嵌入式平台（如NVIDIA Jetson、无人机飞控系统）；
5、研究前沿技术（如神经辐射场NeRF、事件相机SLAM、语义SLAM），推动技术在实际场景（如室内巡检、灾害救援）的落地；
6、撰写技术文档，与路径规划、控制团队协作完成无人机全栈系统集成。
1、硕士及以上学历，计算机视觉、机器人、自动化、测绘等相关专业；
2、精通SLAM基础理论（特征提取、后端优化、回环检测）及主流框架（ORB-SLAM系列、VINS-Fusion、LSD-SLAM等）；
熟悉多传感器融合（视觉+IMU/LiDAR/里程计）及标定方法（Kalman滤波、因子图优化）；
3、掌握C++/Python，熟悉OpenCV、PCL、Eigen、g2o/Ceres等库，熟悉ROS/ROS2开发；
4、具备嵌入式平台部署经验（如CUDA加速、TensorRT优化），了解实时系统资源约束。
加分项：
1、熟悉深度学习在SLAM中的应用（如特征匹配网络、动态物体剔除）；
2、有无人机/机器人实际项目经验，熟悉PX4/ArduPilot飞控系统；
3、熟悉三维重建技术（TSDF、Mesh生成）、点云处理（配准、去噪）；
4、发表过CVPR/ICRA/IROS等顶会论文或相关专利。
软技能：扎实的数学基础（几何/优化/概率），良好的工程化思维与团队协作能力。

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【研发中心】2027届感知算法工程师(J24402)

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