1.負(fù)責(zé)SLAM系統(tǒng)的研發(fā)和部署落地，構(gòu)建面向復(fù)雜場景的高精度實時定位與建圖解決方案，持續(xù)優(yōu)化算法效率和魯棒性。
2.負(fù)責(zé)激光雷達(dá)、視覺（單目/雙目/RGB-D）、IMU等多源異構(gòu)傳感器的標(biāo)定、時序同步與數(shù)據(jù)融合處理。
3.設(shè)計并實現(xiàn)機(jī)器人運動控制算法，包括但不限于路徑規(guī)劃、軌跡跟蹤、運動學(xué)解算及防碰撞策略。
4.開發(fā)自適應(yīng)控制算法，確保機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境和負(fù)載變化下的運動穩(wěn)定性。
5.參與搭建運動控制仿真平臺，構(gòu)建算法快速迭代與場景驗證工具鏈。
1.計算機(jī)、自動化、電子工程、機(jī)械工程等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
2.熟悉SLAM常見算法，熟悉fast-lio系列、ORB-SLAM系列、VINS等系統(tǒng)，對基于Kalman/ESKF/MSCKF等濾波框架的多傳感器融合有實際開發(fā)經(jīng)驗。
3.熟練掌握Python或C++語言開發(fā)，有良好的編程習(xí)慣和代碼管理能力，具備Linux環(huán)境下ROS/ROS2開發(fā)能力。
4.有扎實的機(jī)器人學(xué)基礎(chǔ)，熟悉剛體運動學(xué)、狀態(tài)估計、優(yōu)化理論的候選人優(yōu)先。
5.有結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)與傳統(tǒng)SLAM框架經(jīng)驗者優(yōu)先。
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