职位描述
岗位职责
智能割草机相关
- 传感器适配与优化：针对智能割草机的工作环境，精准选型激光雷达传感器，确定合理的安装位置与角度，保障其在复杂草坪地形（如起伏地面、草丛遮挡等）下能稳定采集数据。开发适配智能割草机硬件平台的激光雷达驱动程序，持续优化数据采集效率，确保数据传输的实时性与准确性。对激光雷达进行定期校准与维护，降低因环境因素导致的测量误差，延长传感器使用寿命，保证智能割草机始终处于精准感知状态。
- 激光 SLAM 算法开发与优化：设计并实现适用于智能割草机的激光 SLAM 算法，构建高精度的二维或三维草坪地图，清晰标记草坪边界、障碍物（如树木、花坛、灌溉设备等）位置。深入分析智能割草机作业过程中的特殊场景，如相似纹理区域、光照变化频繁区域，对传统激光 SLAM 算法进行改进与优化，提高算法在复杂环境下的鲁棒性与定位精度，减少地图构建误差与定位漂移现象，实现智能割草机自主作业路径规划与导航。
- 多源数据融合：将激光雷达数据与智能割草机上的其他传感器（如 IMU、摄像头、超声波传感器等）数据进行深度融合。通过设计高效的数据融合算法，充分发挥各传感器优势，如利用 IMU 数据补偿激光雷达在快速运动时的测量延迟，结合摄像头视觉信息进行障碍物类别识别，提升智能割草机对环境的全方位感知能力，实现更安全、高效的避障与作业决策。
- 系统集成与测试：将开发完成的激光 SLAM 系统无缝集成到智能割草机的整机控制系统中，与电机驱动、电池管理、通信等模块进行协同测试与联调。制定全面的测试方案，在真实草坪环境下对智能割草机进行长时间、多场景测试，包括不同天气条件（晴天、阴天、小雨）、不同草坪类型（平坦草坪、斜坡草坪）等，收集测试数据，评估系统性能指标（如建图精度、定位误差、作业覆盖率等），及时发现并解决集成过程中出现的问题，确保产品稳定可靠。
无人驾驶农机相关
- 传感器系统搭建：负责无人驾驶农机（如拖拉机、播种机、收割机等）激光雷达传感器系统的整体搭建工作。根据不同农机的作业特点与环境需求，选择合适的激光雷达型号，进行科学合理的布局设计，确保传感器能够全面、准确地感知农田环境信息，如农田边界、作物分布、田埂位置等。开发定制化的激光雷达驱动程序，适配农机所使用的嵌入式硬件平台，实现稳定、高速的数据采集，并对传感器进行高精度标定，为后续的定位与建图工作提供可靠数据基础。
- 农田环境激光 SLAM 系统构建：构建适用于复杂农田环境的激光 SLAM 系统，实现无人驾驶农机在农田中的实时、精准定位与地图构建。针对农田中存在的动态障碍物（如野生动物、移动的农业人员）、大面积相似纹理（如大片农作物）、复杂地形（如沟壑、土丘）等特殊情况，对激光 SLAM 算法进行针对性优化，提高系统在复杂场景下的适应性与稳定性。通过不断优化算法，降低计算资源消耗，满足无人驾驶农机对实时性的严格要求，确保农机能够在不同作业阶段（耕地、播种、收割等）安全、高效地运行。
- 多传感器融合与协同：结合无人驾驶农机上的多种传感器（如 GPS、IMU、视觉传感器、毫米波雷达等）数据，开展多传感器融合算法的设计与开发。建立多传感器融合模型，充分利用各传感器数据的互补性，如利用 GPS 提供全局定位信息，IMU 用于短期姿态解算，视觉传感器进行作物生长状态监测与障碍物识别，毫米波雷达辅助检测近距离障碍物，提升农机对农田环境的综合感知能力，实现精准作业与安全避障。同时，协调不同传感器之间的工作时序与数据传输，确保多传感器系统协同工作的高效性与稳定性。
- 系统优化与迭代：持续对无人驾驶农机的激光 SLAM 系统进行性能优化与迭代升级。收集实际作业过程中的数据，分析系统在不同场景下的运行情况，针对出现的问题（如定位精度下降、地图更新不及时等）进行深入研究，提出有效的解决方案。跟踪激光 SLAM 领域的前沿技术发展，将新的算法、技术（如深度学习辅助的激光 SLAM、基于强化学习的路径规划等）引入到无人驾驶农机系统中，推动产品技术创新与性能提升，保持产品在市场中的竞争力。
以担保或任何理由索取财物，扣押证照，均涉嫌违法，请提高警惕