岗位职责：

1. 核心SLAM算法研发： 负责爬行器在复杂封闭空间（管道、废墟、地下） 下的激光/视觉SLAM定位与建图 ，解决履带运动带来的剧烈震动与打滑问题。

2. 全自主作业逻辑实现： 研发类似扫地机器人的“自主进入-边界探索-全覆盖扫描-自主返航”功能 ，实现非结构化环境下的自主导航与避障。

3. 多传感器融合： 基于ESKF/UKF实现 LiDAR + IMU + 视觉 的紧耦合融合 ，保障在里程计不可靠及几何特征退化（长直通道）场景下的鲁棒性。

4. 环境建模与重构： 负责高精度点云地图的后处理 ，生成可用于可视化的稠密地图（Mesh/OctoMap）及纹理贴图。

5. 工程落地与优化： 将算法移植至嵌入式平台（如Jetson/香橙派），针对有限算力进行C++代码性能优化。

任职要求:

1. 理论基础与SLAM框架：

具有扎实的数理基础（线性代数、概率论、非线性优化、李群李代数）。

深入掌握激光/视觉SLAM基础理论 ，精通主流3D SLAM框架（如 LIO-SAM, FAST-LIO2,

VINS-Fusion, Cartographer），并有针对剧烈运动场景（Motion Distortion）进行算法魔改或优化的经验。

2. 传感器融合与点云处理：

【关键技能】 精通 IMU 的数据处理（预积分、去噪），熟练使用ESKF/UKF进行多传感器状态估计 ，能解决爬行器履带打滑导致的里程计漂移难题。

精通点云处理算法（去噪、分割、配准），熟练使用 PCL, Eigen, Ceres/G2O/GTSAM 等优化库与数学库。

3. 导航与规划能力：

熟悉 ROS/ROS2 Navigation 导航栈。

掌握全局路径规划及局部避障算法 ，具备自主边界探索或全覆盖路径规划开发经验者优先。

4. 编程与工程能力：

熟练掌握 C++与 Python ，具备优秀的各种数据结构与算法实现能力。

熟悉 Linux (Ubuntu) 环境及 ROS/ROS2 通信机制 ，具备在 Jetson Xavier/Orin 等嵌入式平台进行算法部署与实时性优化的经验。