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1、主導(dǎo)激光雷達(dá)（LiDAR）+視覺（Visual）+IMU多源融合定位框架設(shè)計與實現(xiàn)
2、開發(fā)動態(tài)環(huán)境魯棒定位算法（點云匹配/特征跟蹤/后端優(yōu)化）
3、定位精度提升以及嵌入式平臺的延遲優(yōu)化
4、開發(fā)定位丟失恢復(fù)策略
5、研究語義輔助定位等前沿技術(shù)

1、 碩士及以上，機(jī)器人學(xué)/計算機(jī)視覺/應(yīng)用數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè) ，博士優(yōu)先
2、 編程基礎(chǔ)扎實，精通C/C++、Python等編程語言，熟悉Linux、ROS等應(yīng)用；
3、 5年+機(jī)器人定位算法開發(fā)，2年+3D激光雷達(dá)實際項目，2年+視覺定位/VIO開發(fā)經(jīng)驗
4、 掌握各種卡爾曼、粒子濾波器等濾波算法、非線性最小二乘（Gauss-Newton/LM）、圖優(yōu)化（Factor Graph）、高斯過程回歸、協(xié)方差傳播
5、 掌握地面分割（RANSAC/GP-INSAC）、點云濾波（VoxelGrid/StatisticalOutlier）、ICP（Point-to-Point/Plane）、NDT、GICP、TEASER++、邊緣/平面特征提?。↙OAM系）、曲率特征聚類、LOAM/LIO-SAM/LVI-SAM、Cartographer、HDL Graph SLAM
6、掌握ORB/SIFT/SURF特征提取、光流追蹤（LK）、描述子匹配、ORB-SLAM3、VINS-Fusion、DSO、SVO
7、 掌握激光-視覺緊耦合（LVI-SAM）、雷達(dá)-慣性里程計（LIO）、基于因子圖的全局優(yōu)化（GTSAM/g2o）、滑動窗口優(yōu)化、故障檢測與排除（FDE）、自適應(yīng)傳感器加權(quán)；
8、 掌握算法加速、內(nèi)存管理、多線程調(diào)度應(yīng)用，定位故障診斷，狀態(tài)評估