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工作內容： 1.負責室內外高精度移動機器人自動駕駛導航與融合算法的研究與開發，提升導航精度和穩定性； 2.進行傳感器數據處理及多傳感器融合，包括但不限于GPS、IMU、激光雷達、視覺等傳感器； 3.獨立設計和實現室內外動態建圖、實時定位、動態障礙物識別和動態碰撞輪廓計算等核心導航與融合算法，并在實際項目中與開發運動規劃的算法工程師合作實現需求應用與算法優化； 4.推進算法的標準化和模塊化，提高系統的可維護性和可擴展性； 5.與硬件、軟件團隊協作，完成算法在產品中的集成、測試和優化； 6.關注行業前沿技術，持續改進算法性能，參與技術難題攻關，比如Nvidia的AI應用技術如何在自動駕駛和機器人領域具體落地； 7.編寫技術文檔，包括算法設計說明書、技術報告等，定期撰寫PPT與報告。 8.普通話標準，具有一定能力的表達技巧。 任職資格: 1.統招985/211碩士及以上學歷，計算機視覺、圖像處理、人工智能、智能控制與機器人專業或職稱專業更佳； 2.5年以上室內外移動機器人或室內外自動駕駛導航與融合算法研發經驗并具有實際項目成功落地經驗； 3.精通或熟悉以下算法：四元數、線性空間擬合、SLAM（激光SLAM、視覺SLAM、多傳感器SLAM）、奇異攝動與互補濾波、卡爾曼濾波（Kalman Filter）系列算法、粒子濾波（Particle Filter）、貝葉斯濾波（Bayesian Filtering）、深度學習算法（卷積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN和長短期記憶網絡LSTM、生成對抗網絡GAN）、數據驅動的融合算法（多模態數據融合、特征級融合和決策級融合）、語義分割和目標檢測算法（U-Net、Mask R-CNN等）、概率數據關聯算法（聯合概率數據關聯JPDA、多假設跟蹤MHT）、信息融合方法（Dempster-Shafer證據理論、加權平均和最小二乘法）、狀態估計和預測算法（MPC、軌跡預測算法、時空同步和校準算法（傳感器標定、補償、時間同步）、優化算法（梯度下降、牛頓法等數值優化算法、稀疏矩陣優化）、點云配準算法（ICP、NDT）、機器學習與統計學習算法（支持向量機（SVM）、隨機森林）、聚類算法、圖優化方法（因子圖優化、Pose Graph優化），要求有實際項目落地經驗； 4.精通C語言，熟悉C++語言，熟練掌握C/C++編程，熟練使用Linux開發環境，有Linux嵌入式驅動開發經驗，具備良好的代碼規范和算法實現與程序模塊兒函數封裝設計能力； 5.熟練使用Matlab和ROS2機器人操作系統，有多傳感器融合經驗；精通或熟悉FPGA/VHDL、DSP、STM32開發更加； 6.具備良好的邏輯思維和算法基礎，嚴謹分析和解決實際問題的能力； 7.優秀的表達能力，良好的溝通協作能力，關鍵時刻獨擋一面的能力。