崗位職責(zé)：

1. 負(fù)責(zé)無(wú)人機(jī)在復(fù)雜室內(nèi)外環(huán)境下的高精度定位與自主導(dǎo)航算法研發(fā)，包括但不限于視覺/激光/慣性融合定位（VIO/LIO）、SLAM系統(tǒng)優(yōu)化與部署；
2. 主導(dǎo)無(wú)人機(jī)環(huán)境感知系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)，涵蓋目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、動(dòng)態(tài)避障、語(yǔ)義理解等核心模塊；
3. 開展多傳感器融合（立體相機(jī)、激光雷達(dá)、IMU、RGB-D等）算法研究，提升感知系統(tǒng)魯棒性與實(shí)時(shí)性；
4. 跟蹤機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺與SLAM領(lǐng)域前沿技術(shù)（如NeRF、GS、端到端VSLAM、神經(jīng)SLAM等），評(píng)估其在無(wú)人機(jī)平臺(tái)的可行性并推動(dòng)技術(shù)落地；
5. 在仿真環(huán)境（如Gazebo、AirSim、LGSVL）中構(gòu)建測(cè)試場(chǎng)景，完成算法驗(yàn)證與性能調(diào)優(yōu)；
6. 與飛控、規(guī)劃控制、嵌入式團(tuán)隊(duì)協(xié)作，完成感知模塊在真實(shí)無(wú)人機(jī)平臺(tái)的集成、部署與實(shí)飛測(cè)試；
7. 編寫高質(zhì)量技術(shù)文檔，參與專利申請(qǐng)與學(xué)術(shù)論文撰寫。

任職要求：

1. 學(xué)歷背景：自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程、機(jī)器人、控制工程等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷，博士?jī)?yōu)先；
2. 工作經(jīng)驗(yàn)：3年以上無(wú)人機(jī)或移動(dòng)機(jī)器人感知算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具備完整項(xiàng)目從算法設(shè)計(jì)到實(shí)機(jī)落地的全流程經(jīng)驗(yàn)（5年經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先）；
3. 核心算法能力：
- 精通至少一個(gè)感知核心方向：目標(biāo)檢測(cè)（YOLO系列、DETR等）、目標(biāo)跟蹤（SORT, DeepSORT）、3D障礙物檢測(cè)與避障（如EBAND、TEB、VOF等）；
- 熟悉視覺SLAM（如VINS-Fusion、ORB-SLAM3） 或激光SLAM（如LIO-SAM、Fast-lio、LVI-SAM） 框架，具備算法優(yōu)化與調(diào)參經(jīng)驗(yàn)；
- 掌握3D點(diǎn)云處理基礎(chǔ)算法（濾波、分割、配準(zhǔn)、聚類、特征提取），熟練使用 PCL（Point Cloud Library）；
4. 開發(fā)技能：
- 熟練掌握 C++（11/14/17） 與 Python，具備良好的代碼規(guī)范與工程能力；
- 熟悉 ROS/ROS2 框架，能獨(dú)立搭建與調(diào)試多節(jié)點(diǎn)感知系統(tǒng)；
- 熟悉 PyTorch/TensorFlow 深度學(xué)習(xí)框架，具備模型訓(xùn)練、輕量化與部署經(jīng)驗(yàn)；
- 熟練使用 OpenCV 進(jìn)行圖像處理與特征提取；
5. 系統(tǒng)與環(huán)境：
- 熟悉 Linux 開發(fā)環(huán)境，掌握常用工具鏈（CMake、Git、GDB等）；
- 有 Gazebo、RViz、rqt 等機(jī)器人仿真與可視化工具使用經(jīng)驗(yàn)；
6. 傳感器知識(shí)：
- 深入理解立體相機(jī)、單目/雙目視覺、IMU、激光雷達(dá)（機(jī)械式/固態(tài)）、RGB-D相機(jī)（如Realsense）等傳感器工作原理及誤差模型。

優(yōu)先條件：
1. 具有無(wú)人機(jī)或地面機(jī)器人定位導(dǎo)航系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，參與過(guò)完整項(xiàng)目閉環(huán)（仿真→實(shí)機(jī)→飛行測(cè)試）；
2. 有 Intel Realsense D435i、D455、Livox Mid-30/Mid-40/Mid-360、Ouster、Velodyne 等傳感器的實(shí)際使用與標(biāo)定經(jīng)驗(yàn)；
3. 在 IROS、ICRA、CVPR、ICCV、ECCV、RSS、RAL 等機(jī)器人/視覺頂會(huì)發(fā)表過(guò)相關(guān)論文；
4. 有邊緣計(jì)算平臺(tái)（如NVIDIA Jetson系列）部署優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)；
5. 熟悉傳感器標(biāo)定（Camera-IMU、LiDAR-Camera等）流程與工具（如Kalibr、camodocal）；
6. 具備一定的飛控基礎(chǔ)，了解PX4/Ardupilot架構(gòu)者優(yōu)先。