激光SLAM算法实习生

该职位来源于猎聘 职责描述 参与矿山场景激光SLAM算法研发：负责激光雷达在矿山环境下的建图、定位算法设计与优化，实现高精度、高鲁棒性的位姿估计与地图构建，满足矿山无人驾驶的定位需求。 参与多传感器融合技术落地：结合IMU、GPS等多源数据，优化激光SLAM的融合策略，提升在复杂矿山场景（如遮挡、粉尘、动态车辆干扰）下的定位稳定性。 任职要求 基础要求 硕士及以上学历，计算机、自动化、测绘、机器人等相关专业。 具备扎实的数理基础，熟练掌握线性代数、多视几何、概率论与非线性优化算法。 熟练掌握至少一种主流编程语言（C/C++），熟悉Linux开发环境与Git工具，有ROS/ROS2开发经验者优先。 具备良好的学习能力、沟通能力与团队协作精神。 能力与经验（满足以下至少一项） 有激光SLAM、多传感器融合相关的研究或项目经验，熟悉常见SLAM算法（如LOAM、LIO-SAM、FASTLIO系列等）。 熟悉卡尔曼滤波核心算法原理。 熟悉非线性优化库（如g2o, Ceres Solver, GTSAM）。 加分项 在计算机视觉、机器人、机器学习会议/期刊（如CVPR、ICRA、IROS等）发表过SLAM相关论文。 熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，有SLAM与深度学习结合的研究经验者优先。