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工作职责：
使用海量众包的传感器数据，实现轻量语义地图的快速重建和高频更新，满足智能驾驶的高精定位和车道级规控需求。
（1）车端方向，利用深度学习和滤波/优化技术，实现结构化地图要素的实时3d重建
BEV框架下的地图要素端到端感知
实时建图：帧间跟踪、融合，局部稀疏语义slam
（2）云端方向，负责云端大尺度语义地图联合优化和融合更新
语义SLAM：数据关联匹配，多趟因子图优化，model-based slam
地图更新：变化检测机制、地图更新机制、地图置信度计算等
任职要求：
计算机、机器人、测绘等相关专业，硕士及以上学历
3年以上的的视觉语义重建、LiDAR语义建图等高精地图相关工作经验，有特征跟踪、语义匹配经验者优先
有基于深度学习的视觉/lidar研发经验(如BEVFormer, BEVFusion, BEVDet, LanesNetwork, Occupancy Network, DroidSLAM等)优先
扎实的计算机视觉、空间几何、多视几何和线性代数基础
熟悉卡尔曼滤波、匈牙利算法、最小生成树等常用的特征跟踪算法
深入理解Pose Graph, BA等非线性优化理论 ，熟练使用ceres，gtsam等常用的优化工具
深入理解特征匹配、点云匹配、语义匹配、2d-3d匹配等技术方案和具体原理
熟悉VINS、ORB-SLAM、MVS、COLMAP等开源SLAM/SFM框架中的一种
熟悉C++和常用的数据结构、算法，熟悉Linux系统，具备扎实的工程实现能力
所发职位不全，手上职位非常多，欢迎咨询！
电话：18519274080
微信号：Brylin1991
邮箱： herocanjob@163.com
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