岗位职责：
1、融合视觉、激光、毫米波雷达等多种传感器的障碍物检测跟踪结果，对360°范围内的常见障碍物（人、车、自行车等）进行融合与跟踪，输出目标的位置，速度，加速度，yaw rate，尺寸，类型，动静态，id，等属性信息及置信度。
2、融合视觉、激光、毫米波雷达等多种传感器的障碍物检测及语义分割结果，对360°范围内的通用障碍物（锥桶、低矮障碍物、坑洼、动物等）进行融合与跟踪，输出目标的位置，速度，尺寸，类型，动静态，id，等属性信息及置信度。
3、完成实车部署联调，集成到软件系统中，完成算法模块的量产交付。
4、给智能驾驶系统的预测、决策、规划、建图、定位等系统提供有力支撑。
5、针对矿山特殊场景（非结构化道路/粉尘干扰）进行算法优化
任职要求：
1、精通常见的滤波算法如卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波，无迹卡尔曼滤波，IMM交互多模型；
2、精通grid map，贝叶斯栅格概率更新，动态栅格，栅格分割聚类等算法；
3、熟悉视觉，激光雷达，毫米波雷达等不同感知结果的测量模型，，熟悉不同传感器的特性，以及障碍物的运动模型；
4、熟悉智能驾驶软件架构，熟悉ADAS功能，如：ACC、LKA、AEB、APA等，有ADAS量产经验者优先；
5、熟悉C++/C和Python扎实的算法和数据结构知识，良好的编程习惯，熟悉常用git操作；
6、智能驾驶、计算机、自动化、数学等相关专业，本科及以上学历。