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Geely Automobile Holdings · 宁波市, 浙江, 中国

# 机器人Slam建图定位算法

宁波市, 浙江, 中国 

Listed on Geely Automobile Holdings’s official careers site. Listed as of October 23, 2026. Check that it is still open and apply there.
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## Job description

### 核心算法研发
- 负责视觉、激光、惯性多传感器融合（LIV-SLAM）系统的开发与优化，重点攻克全局重定位、长期自主定位及闭环检测算法。

### 复杂场景攻坚
- 针对工厂高动态（人员/叉车流动）、弱纹理（长走廊/白墙）、光照剧烈变化及人形机器人多地形运动特点，设计高鲁棒性的定位策略，确保在特征缺失或短暂丢失后能实现秒级快速重定位。

### 系统重构与量产
- 主导定位算法从原型验证到大规模量产的工程化落地。对现有代码进行大范围重构，优化内存管理与计算效率，实现在嵌入式端侧（如Orin, RK3588等）的轻量化部署。

### 地图管理策略

设计适用于大范围厂区及多楼层的高效地图管理机制，包括子地图拼接、动态图层更新及云端地图分发策略。

### 跨平台适配
- 统筹四足、轮式及人形机器人不同运动学模型下的定位算法适配与参数调优。

### 岗位要求
- 计算机、自动化、机器人等相关专业硕士及以上学历，3年以上SLAM算法开发经验，有完整的机器人产品量产落地经历；
- 精通LIV-SLAM（激光/视觉/惯性紧耦合）理论，熟悉VINS-Fusion, LIO-SAM, FAST-LIO2等主流开源框架及其改进方案；
- 精通V-SLAM（ORB-SLAM3, VINS-Mono等），深入理解特征点法与直接法优劣，具备在低纹理环境下提升跟踪稳定性的实战经验；
- 熟练掌握基于词袋模型（BoW）、神经网络描述符（如NetVLAD,SuperPoint/SuperGlue）或混合策略的全局重定位技术；有解决“绑架机器人问题”及长时运行累积误差的实际案例；
- 具备极强的C++编程能力，熟悉Linux环境开发，精通多线程编程、内存优化及SIMD指令集加速；
- 有大规模代码重构经验，能够将复杂的学术算法转化为高实时性、高稳定性的工业级代码。 熟悉TensorRT、OpenVINO等推理加速工具，有在资源受限的嵌入式平台上实现算法剪枝、量化及部署的经验。

## At a glance
- Posted by the employer: Not stated
- First seen by OpenNash: Oct 23, 2026
- Last checked: Oct 23, 2026
- Listed for: Under a day
- Location: 宁波市, 浙江, 中国[Apply on Geely Automobile Holdings’s careers site →](https://app.mokahr.com/social-recruitment/geely/102042#/job/dc352eb0-9c8c-42a9-b137-4e0f68b9e5ad)

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