About The Role

基于激光和视觉传感器的SLAM算法设计和优化，工作方向包括但不限于点云匹配算法开发、特征提取与匹配、多传感器融合定位等。
"1.硕士及以上学历，计算机科学、电子工程、机器人学、自动化、测绘、数学或相关专业在校生；
2.熟悉主流SLAM框架（如LOAM、ORB-SLAM、VINS-Fusion、LIO-SAM等）及算法原理；掌握视觉SLAM（特征点法/直接法）、激光SLAM（点云匹配/NDT）的核心流程与实现；
3.熟练使用C++/Python，具备高效算法实现与代码优化能力（C++优先）；
4.理解激光雷达、双目/单目相机、IMU、轮速计等传感器的工作原理；
掌握传感器标定方法（如相机-IMU标定、激光-相机外参标定）；
5.掌握基于点云/图像的匹配算法（如ICP、NDT、特征匹配RANSAC）；
熟悉BA（Bundle Adjustment）、位姿图优化（Pose Graph Optimization）及IMU预积分技术；
6.了解SLAM中的概率建模（如协方差分析、闭环检测置信度评估）。"负责激光雷达、视觉相机、角度传感器等选型，图像、点云数据处理工作。

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SLAM算法工程师（实习生）