视觉定位算法工程师岗位职责

1、负责多目视觉和惯导融合的 SLAM 算法研发； 2. 负责基于纯视觉的目标物体6DOF位姿估计算法研发； 2、针对视觉重定位、视觉增量建图、地图更新等相关算法研究； 3、负责语义 VSLAM 算法研究，并深度融合感知信息和 VSLAM 前后端； 4、负责 VSLAM 算法在真实场景部署及算力优化和产品化； 5、参与产品系统集成及跟踪产品算法部署问题并优化。 职位要求 vr手柄经验 纯视觉目标物体定位、 红外led定位 1、熟悉 VSLAM 基础知识，熟悉计算机多视图几何、矩阵论、图像匹配等，熟悉基于深度学习特征匹配方法； 2. 熟悉主流的 6DOF 算法框架（如基于 Keypoints、Voting 或 Dense Correspondence 等方法） 2、熟悉 VINS-Fusion、ORB-SLAM3、OpenVINS、MSCKF-VIO 等其中一种或多种开源框架，熟悉语义 VLSAM 框架，如 OA-SLAM 等； 3、熟悉 EKF、BA 等算法，并熟练使用 Ceres、Eigen 库； 4、具有视觉 SLAM 部署到机器人应用和解决实际问题的经验；

岗位职责：
1、负责复杂场景下的多传感器融合定位系统研发，包括视觉（单目/双目/RGB-D/热成像）、3D面阵/单点激光、GNSS、IMU等多源数据融合；
2、设计VIO/LIO/GNSS的紧耦合算法，解决无人机在高空、黑暗或GNSS拒止等恶劣环境的连续定位问题；
3、设计可量产的多传感器离线标定算法，解决多传感器在线标定、多模态数据同步等工程难题；
4、支持无人机定位、导航、三维重建系统落地，输出高鲁棒性解决方案；
任职要求：
1、硕士学历，计算机视觉、机器人学、测绘导航、自动化等相关专业；
2、3年以上多传感器融合定位研发经验，主导过至少1个完整项目的算法落地；
3、熟悉多传感器融合方法（卡尔曼滤波、粒子滤波、因子图优化），熟练使用gtsam、Ceres等优化库；
4、编程能力：掌握C++/Python，熟悉ROS、PCL、OpenCV、PyTorch等工具链；
5、具备大规模点云处理（Octree、KD-Tree）与实时系统优化经验（CPU/GPU异构计算）；
6、有无人机或机器人项目的量产经验；
熟练掌握以下技术栈之一：
1、GNSS高精度定位：熟悉 GNSS 导航原理，有处理 GNSS 原始观测数据进行导航融合的经验；
2、3D激光SLAM：掌握LOAM、LIO-SAM、FAST-LIO等框架，熟悉点云配准（ICP、NDT）与回环检测；
3、视觉SLAM：熟悉ORB-SLAM、VINS-Fusion、MSCKF等方案，具备嵌入式部署经验；
加分项：
1、发表过IROS/ICRA/CVPR等顶会论文，或主导开源SLAM项目；
2、熟悉抗多路径GNSS天线设计、LiDAR-相机-IMU联合标定、IMU内参在线标定；
3、掌握深度学习/飞行器控制/导航避障/自主探索等技术栈；

岗位职责
1. 负责无人机目标二维像素坐标到三维空间坐标转换算法研发；
2. 负责相机成像模型、坐标转换模型及空间定位算法设计与优化；
3. 负责无人机相机标定、姿态解算、目标定位及误差分析；
4. 负责无人机GPS、RTK、IMU、云台姿态等多源数据融合；
5. 负责射线与DEM/DSM模型求交，实现目标地理坐标计算；
6. 负责视觉定位算法在实际项目中的部署、调试与优化；
7. 配合目标检测算法、GIS平台及业务系统完成整体方案落地
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机视觉、摄影测量与遥感、测绘工程、自动化、机器人、人工智能等相关专业，3年以上相关工作经验。
2. 熟悉计算机视觉基础理论，掌握针孔相机模型、相机投影模型、多视几何、齐次坐标等知识，能够理解二维图像到三维空间恢复原理。
3. 熟悉相机标定技术，掌握相机内参、外参、镜头畸变校正等原理，熟练使用 OpenCV 完成相机标定、PnP 求解、投影及反投影等算法开发。
4. 熟悉空间坐标系转换，能够完成像素坐标、相机坐标、云台坐标、机体坐标、ENU、ECEF、WGS84 等坐标系之间的转换与计算。
5. 熟悉无人机定位相关技术，了解 GPS、RTK、IMU、INS、云台姿态角（Yaw、Pitch、Roll）等数据，并具备多源数据融合能力。
6. 熟悉 GIS 相关知识，了解 WGS84、CGCS2000、UTM、DEM、DSM、GeoTIFF 等地理信息数据及其应用。
7. 熟练掌握 Python 或 C++ 开发，熟悉 OpenCV、NumPy、Eigen 等开发工具，具备良好的算法实现与工程化能力。
8. 具备扎实的数学基础，熟悉线性代数、矩阵运算、向量计算、旋转矩阵、欧拉角、四元数等三维空间计算方法。