狮子山实验室-机器人建图定位算法工程师（SLAM_多传感器融合方向）(J31635)

负责机器人建图与定位相关算法的研发、优化与工程化落地，支撑四足机器人、双足机器人、轮式 / 轮足机器人等移动机器人产品在室内外复杂环境中的稳定运行。

负责激光 SLAM、视觉 SLAM、视觉惯性里程计 VIO、激光惯性里程计 LIO、多传感器融合定位等方向的算法研究与系统实现，包括但不限于激光雷达、相机、IMU、轮速计、GNSS 等多源信息融合。

负责机器人建图工具链与定位系统建设，包括室内外 2D / 3D 地图构建、点云地图生成与优化、地图更新、多地图管理、地图拼接与融合、重定位、全局定位、定位健康度评估等能力。

负责动态环境、弱纹理、遮挡、光照变化、结构重复、室内外切换等复杂场景下的建图定位鲁棒性优化，提升机器人长期运行过程中的定位稳定性、精度与可恢复能力。

负责点云处理、点云配准、因子图优化、滤波融合等核心算法模块的研发与调优，包括 ICP、NDT、GICP、LOAM / LIO-SAM / FAST-LIO 类算法、EKF / UKF / 图优化等相关技术。

负责建图定位模块与机器人导航、规划、避障、任务调度等系统的接口设计与联调，支持算法在真实机器人平台上的部署、测试、问题定位和性能优化。

参与机器人产品级技术方案设计，针对客户现场或真实业务场景中的建图定位问题进行分析、攻关和方案落地，保障系统在实际交付中的可靠性和可维护性。

跟踪机器人 SLAM、多传感器融合、语义地图、动态场景定位、自主探索建图等前沿技术，结合公司产品需求进行技术预研、方案验证和工程转化。

硕士及以上学历，机器人、自动化、计算机、电子信息、测绘、人工智能等相关专业，具备 3 年及以上 SLAM、定位、感知或机器人算法研发经验；能力优秀者可适当放宽学历或年限要求。

熟悉机器人建图与定位基本原理，具备激光 SLAM、视觉 SLAM、VIO、LIO、多传感器融合定位等至少一个方向的完整项目经验，有真实机器人平台落地经验者优先。

熟悉点云处理与点云配准算法，掌握 ICP、NDT、GICP、特征提取、点云滤波、点云地图构建、回环检测、重定位、全局定位等相关技术。

熟悉状态估计与优化理论，掌握 EKF、UKF、非线性优化、因子图优化、滑窗优化、后端优化等方法，有 GTSAM、Ceres、g2o 等优化库使用经验者优先。

熟练掌握 C++，具备良好的工程代码能力；熟悉 Python 或其他脚本语言，能够完成算法验证、数据分析和工具开发。

熟悉 ROS / ROS2 机器人软件开发，了解 TF、Topic、Service、Action、rosbag、rviz 等常用机制，具备机器人系统联调和实机问题排查能力。

熟悉常用传感器的模型、标定与数据处理方法，包括激光雷达、相机、IMU、轮速计、GNSS 等；有相机-雷达联合标定、多传感器时间同步、外参标定经验者优先。

具备较强的算法分析、系统调试和问题定位能力，能够针对现场问题进行数据回放、日志分析、参数调优和根因定位。

具备良好的工程化意识，关注算法实时性、稳定性、资源占用、异常恢复和长期运行可靠性。

具备较强的学习能力、沟通能力和团队协作精神，能够与硬件、运动控制、导航规划、产品和现场交付团队协同推进项目落地。