职位描述
【你将参与什么】
从地下车库到城市峡谷，我们的定位系统需要在GNSS完全失效、环境高度相似的极端场景下实现厘米级定位。这比室内机器人的SLAM复杂数个量级。你将参与量产级定位算法的研发与长尾攻坚。
【你的工作内容】
融合定位算法优化：参与多传感器融合定位方案（LIO-SAM、VINS-Mono等）的开发与调优，解决退化场景的鲁棒性问题。
激光/视觉里程计改进：优化点云匹配（ICP/GICP）、静态检测、退化检测等模块，提升子系统精度。
建图与真值系统：参与高精地图自动建图、4D真值系统及云端地图构建。
嵌入式适配：协助算法在车载计算平台的实时性优化。
【对你的期待】
计算机/机器人/自动化等相关专业在读。
精通C++，熟悉ROS和Linux。
理解主流SLAM框架源码，熟悉卡尔曼滤波/非线性优化。
有激光SLAM或视觉惯导融合实际项目经验者优先。
在顶会发表论文或参与竞赛/开源项目者优先。
能全职实习4个月以上。
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