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1.具备良好的数学基础,熟悉线性代数、概率统计、坐标变换及机器人运动学等基础知识; 2.熟悉 C++ 或 Python,具备良好的编程能力和算法实现能力; 3.熟悉 Linux 开发环境,有 ROS/ROS2 项目经验者优先; 4.理解机器人定位与状态估计基本原理,了解 KF、EKF、UKF、ESKF、粒子滤波或因子图等至少一种状态估计方法; 5.了解 GNSS/RTK、IMU、LiDAR、Camera 等常用机器人传感器中的两种及以上,理解其基本原理、误差来源及数据特点; 6.具备较强的问题分析能力、工程实践能力和团队协作能力,能够结合实际机器人运行数据定位和解决问题。 1.多传感器融合与状态估计:负责 GNSS/RTK、IMU、LiDAR、Camera、里程计等多源传感器数据处理与融合,实现机器人位置、姿态、速度、航向等状态的可靠估计,提升复杂环境下定位的精度、连续性与鲁棒性。 2.机器人定位算法开发:参与机器人定位系统设计、开发与优化,包括坐标系转换、传感器标定、时间同步、数据预处理、异常检测与定位质量评估等,为自主导航、路径规划及运动控制提供稳定可靠的状态信息。3.LiDAR与视觉环境感知:参与基于 LiDAR、Camera 等传感器的环境感知算法开发,包括点云处理、障碍物检测、目标检测与分割、目标跟踪及运动状态估计等。
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您目前还没有登录:立即登录1.具备良好的数学基础,熟悉线性代数、概率统计、坐标变换及机器人运动学等基础知识; 2.熟悉 C++ 或 Python,具备良好的编程能力和算法实现能力; 3.熟悉 Linux 开发环境,有 ROS/ROS2 项目经验者优先; 4.理解机器人定位与状态估计基本原理,了解 KF、EKF、UKF、ESKF、粒子滤波或因子图等至少一种状态估计方法; 5.了解 GNSS/RTK、IMU、LiDAR、Camera 等常用机器人传感器中的两种及以上,理解其基本原理、误差来源及数据特点; 6.具备较强的问题分析能力、工程实践能力和团队协作能力,能够结合实际机器人运行数据定位和解决问题。 1.多传感器融合与状态估计:负责 GNSS/RTK、IMU、LiDAR、Camera、里程计等多源传感器数据处理与融合,实现机器人位置、姿态、速度、航向等状态的可靠估计,提升复杂环境下定位的精度、连续性与鲁棒性。 2.机器人定位算法开发:参与机器人定位系统设计、开发与优化,包括坐标系转换、传感器标定、时间同步、数据预处理、异常检测与定位质量评估等,为自主导航、路径规划及运动控制提供稳定可靠的状态信息。3.LiDAR与视觉环境感知:参与基于 LiDAR、Camera 等传感器的环境感知算法开发,包括点云处理、障碍物检测、目标检测与分割、目标跟踪及运动状态估计等。
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