地图定位算法实习生（激光slam）

职位描述： 面向乘用车量产业务的行泊车场景，开发高精度、高可靠性的定位与建图算法，解决量产中的长尾问题； 优化融合定位系统的激光里程计、点云匹配(lidar matching)、静态检测等部分，提高定位系统的精度； 优化融合定位系统在部分退化场景下的性能，提高系统鲁棒性； 参与多传感器（GNSS/LiDAR/IMU/轮速/视觉等）数据融合定位方案设计，适配车规级硬件实现精准定位与动态建图；

职位要求： 熟练掌握C++编程，熟悉ROS框架及Linux开发环境。 理解主流SLAM框架（如LIO-SAM、FAST-LIO、VINS-Mono等），熟悉其源码实现与优化方法； 熟悉激光里程计前端，熟悉ICP、GICP等点云匹配算法，熟悉静态检测； 熟悉激光slam的退化检测及其在退化场景下的处理方法； 熟悉Kalman Filter、非线性优化理论，具备多传感器融合算法开发经验； 熟悉LiDAR/IMU/GNSS/轮速等车载传感器特性及数据处理方法； 在机器人/自动驾驶领域顶会发表过论文或参与过机器人竞赛/开源SLAM项目贡献优先。