Slam算法工程师(实习生)
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基于激光和视觉传感器的SLAM算法设计和优化,工作方向包括但不限于点云匹配算法开发、特征提取与匹配、多传感器融合定位等。 "1.硕士及以上学历,计算机科学、电子工程、机器人学、自动化、测绘、数学或相关专业在校生; 2.熟悉主流SLAM框架(如LOAM、ORB-SLAM、VINS-Fusion、LIO-SAM等)及算法原理;掌握视觉SLAM(特征点法/直接法)、激光SLAM(点云匹配/NDT)的核心流程与实现; 3.熟练使用C++/Python,具备高效算法实现与代码优化能力(C++优先); 4.理解激光雷达、双目/单目相机、IMU、轮速计等传感器的工作原理; 掌握传感器标定方法(如相机-IMU标定、激光-相机外参标定); 5.掌握基于点云/图像的匹配算法(如ICP、NDT、特征匹配RANSAC); 熟悉BA(Bundle Adjustment)、位姿图优化(Pose Graph Optimization)及IMU预积分技术; 6.了解SLAM中的概率建模(如协方差分析、闭环检测置信度评估)。
"负责激光雷达、视觉相机、角度传感器等选型,图像、点云数据处理工作。
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