岗位职责
- 研发基于视觉（单目/双目/RGB-D）的SLAM算法，实现无人机在无GPS环境下的高精度定位与稠密/稀疏地图构建；
- 优化视觉惯性里程计（VIO），融合IMU、LiDAR等多传感器数据，提升复杂场景（弱纹理、动态物体、光照变化）下的鲁棒性；
- 开发实时三维重建与语义分割模块，支持无人机自主导航与场景理解（如障碍物分类、地形识别）；
- 搭建无人机SLAM仿真测试环境（如AirSim、Gazebo），部署算法到嵌入式平台（如NVIDIA Jetson、无人机飞控系统）；
- 研究前沿技术（如神经辐射场NeRF、事件相机SLAM、语义SLAM），推动技术在实际场景（如室内巡检、灾害救援）的落地；
- 撰写技术文档，与路径规划、控制团队协作完成无人机全栈系统集成。
职位要求
- 硕士及以上学历，计算机视觉、机器人、自动化、测绘等相关专业；
- 精通SLAM基础理论（特征提取、后端优化、回环检测）及主流框架（ORB-SLAM系列、VINS-Fusion、LSD-SLAM等）； 熟悉多传感器融合（视觉+IMU/LiDAR/里程计）及标定方法（Kalman滤波、因子图优化）；
- 掌握C++/Python，熟悉OpenCV、PCL、Eigen、g2o/Ceres等库，熟悉ROS/ROS2开发；
- 具备嵌入式平台部署经验（如CUDA加速、TensorRT优化），了解实时系统资源约束。 加分项：
- 熟悉深度学习在SLAM中的应用（如特征匹配网络、动态物体剔除）；
- 有无人机/机器人实际项目经验，熟悉PX4/ArduPilot飞控系统；
- 熟悉三维重建技术（TSDF、Mesh生成）、点云处理（配准、去噪）；
- 发表过CVPR/ICRA/IROS等顶会论文或相关专利。 软技能：扎实的数学基础（几何/优化/概率），良好的工程化思维与团队协作能力。
