岗位职责:
1.主导3D激光雷达SLAM建图与定位算法的研发与优化,基于ROS2框架实现高精度、高鲁棒性的导航解决方案。
2.解决SLAM算法在复杂场景中的技术难题,包括算力优化、多传感器融合、动态环境下的定位稳定性等。
3.领导2D/3D激光雷达SLAM模块的现场部署,协调跨团队调试,确保在商用清洁机器人等实际应用中的性能。
4.参与技术方案的设计与评审,撰写高质量技术文档,推动算法标准化与模块化开发。
岗位要求:
1.计算机科学、自动化、电子工程或相关专业,硕士及以上学历,具备5年以上SLAM算法研发经验。
2.精通主流SLAM框架(如Cartographer、LIO-SAM、Fast-LIO2),深入理解图优化、EKF/UKF、点云处理等核心算法。
3. 具备丰富的3D激光雷达SLAM项目经验,熟悉ROS2架构及其在机器人导航中的应用。
4.掌握多传感器融合技术(如激光雷达+IMU+视觉),能在嵌入式平台上优化算法性能。
5.熟练使用C++(11/14标准)进行高性能开发,具备Python脚本开发能力。
6. 优秀的分析与问题解决能力,能独立攻克SLAM在动态、高噪声环境下的技术难点。
7. 良好的团队协作与沟通能力,有技术领导或导师经验者优先。
技术栈要求:
核心技术:
1.SLAM框架:Cartographer、LIO-SAM、Fast-LIO2、LOAM等。
2.算法:图优化(g2o、Ceres Solver)、滤波(EKF、UKF)、点云处理(PCL)。
3.多传感器融合:激光雷达(2D/3D)、IMU、视觉传感器(RGB-D相机)。
开发环境:
1.ROS2:DDS通信、导航栈(Nav2)、实时调试工具(rviz2)。
2.编程语言:C++(多线程、内存管理)、Python(数据处理、原型验证)。
3. 版本控制:Git(GitHub/GitLab)。
硬件平台:
1. 嵌入式系统:NVIDIA Jetson(TX2、Xavier)、ARM架构。
2.传感器:Velodyne、Ouster、Livox激光雷达。
优化工具:
1.性能分析:gprof、Valgrind。
2.调试与测试:ROS2 Bag、单元测试框架(Google Test)。
加分项:
1. 在商用机器人、自动驾驶或工业自动化领域有成功案例。
2.熟悉深度学习在SLAM中的应用(如语义分割、动态物体检测)。
3.有开源项目贡献或技术论文发表经验。
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职位福利:五险一金、绩效奖金、节日福利、全额公积金、带薪年假、采暖补贴