视觉定位算法工程师岗位职责

1、负责多目视觉和惯导融合的 SLAM 算法研发； 2. 负责基于纯视觉的目标物体6DOF位姿估计算法研发； 2、针对视觉重定位、视觉增量建图、地图更新等相关算法研究； 3、负责语义 VSLAM 算法研究，并深度融合感知信息和 VSLAM 前后端； 4、负责 VSLAM 算法在真实场景部署及算力优化和产品化； 5、参与产品系统集成及跟踪产品算法部署问题并优化。 职位要求 vr手柄经验 纯视觉目标物体定位、 红外led定位 1、熟悉 VSLAM 基础知识，熟悉计算机多视图几何、矩阵论、图像匹配等，熟悉基于深度学习特征匹配方法； 2. 熟悉主流的 6DOF 算法框架（如基于 Keypoints、Voting 或 Dense Correspondence 等方法） 2、熟悉 VINS-Fusion、ORB-SLAM3、OpenVINS、MSCKF-VIO 等其中一种或多种开源框架，熟悉语义 VLSAM 框架，如 OA-SLAM 等； 3、熟悉 EKF、BA 等算法，并熟练使用 Ceres、Eigen 库； 4、具有视觉 SLAM 部署到机器人应用和解决实际问题的经验；

岗位职责：
1、负责复杂场景下的多传感器融合定位系统研发，包括视觉（单目/双目/RGB-D/热成像）、3D面阵/单点激光、GNSS、IMU等多源数据融合；
2、设计VIO/LIO/GNSS的紧耦合算法，解决无人机在高空、黑暗或GNSS拒止等恶劣环境的连续定位问题；
3、设计可量产的多传感器离线标定算法，解决多传感器在线标定、多模态数据同步等工程难题；
4、支持无人机定位、导航、三维重建系统落地，输出高鲁棒性解决方案；
任职要求：
1、硕士学历，计算机视觉、机器人学、测绘导航、自动化等相关专业；
2、3年以上多传感器融合定位研发经验，主导过至少1个完整项目的算法落地；
3、熟悉多传感器融合方法（卡尔曼滤波、粒子滤波、因子图优化），熟练使用gtsam、Ceres等优化库；
4、编程能力：掌握C++/Python，熟悉ROS、PCL、OpenCV、PyTorch等工具链；
5、具备大规模点云处理（Octree、KD-Tree）与实时系统优化经验（CPU/GPU异构计算）；
6、有无人机或机器人项目的量产经验；
熟练掌握以下技术栈之一：
1、GNSS高精度定位：熟悉 GNSS 导航原理，有处理 GNSS 原始观测数据进行导航融合的经验；
2、3D激光SLAM：掌握LOAM、LIO-SAM、FAST-LIO等框架，熟悉点云配准（ICP、NDT）与回环检测；
3、视觉SLAM：熟悉ORB-SLAM、VINS-Fusion、MSCKF等方案，具备嵌入式部署经验；
加分项：
1、发表过IROS/ICRA/CVPR等顶会论文，或主导开源SLAM项目；
2、熟悉抗多路径GNSS天线设计、LiDAR-相机-IMU联合标定、IMU内参在线标定；
3、掌握深度学习/飞行器控制/导航避障/自主探索等技术栈；

工作职责：1、负责视觉SLAM算法的方案论证、工程实现和持续优化。
2、负责导航系统在弱结构化、弱纹理等退化场景和GNSS遮挡、雨雪雾等挑战场景下的精度和鲁棒性优化
3、持续跟踪视觉SLAM领域的前沿进展和发展趋势。
4、负责算法相关的日常数据分析、问题定位与解决
任职资格：1、具有良好的数学基础,对线性代数、李群李代数、*优化理论、卡尔曼滤波等有深刻的理解。
2、熟练掌握SLAM、视觉全局定位等任一领域的专业知识,具备相关开发经验。
3、熟悉至少一种领域内的开源框架,例如GVINS、ORB-SLAM、VINS5-Mono、OpenVINS等。
4、熟练掌握C/C++等编程语言,具备较强的编程能力。
5、良好的中英文书面表达能力,可以无障碍阅读相关领域内相关的英文文献
6、较强的逻辑思维能力,良好的沟通能力和合作精神。
7、具备较强的自我驱动能力和算法创新能力。