职位描述 1. 车辆辅助驾驶中环境融合类问题的跟踪和解决 2. 采用滤波算法、图优化、SLAM等方案开发传感器数据匹配、感知目标Tracking等算法 3. 局部行驶环境静态语义、几何要素实时3D建模（如车道线、路面标识、暂态交通标识等） 4. 驾驶环境信息融合的相关软件工程实现与维护 职位要求 1. 熟悉常用车载传感器的工作原理，包括并不限于相机、激光雷达、IMU和轮速计等 2. 掌握IMU、GNSS、Lidar、Camera、radar等传感器的特点、特性与使用限制 3. 熟悉VO、VIO、LIDAR、LIO等开源SLAM算法，掌握算法的框架、原理、特点及局限性 4. 理论基础扎实，掌握非线性优化、多视觉几何、kalman Filter等相关算法原理 5. C++熟练，熟悉linux，熟练应用ROS、OpenCV、Eigen、G2o、Ceres等 6. 发表过相关领域高水平学术论文或相关学术竞赛获奖者优先 7. 有高速城区辅助驾驶等项目经验 或 有多传感器融合落地项目经验优先 8. 国内外知名高校相关领域（计算机、自动化、定位导航、机器人等）硕士研究生优先