1.多模态感知算法开发
主导激光雷达/视觉/IMU多传感器融合算法研发，实现厘米级地形重建与动态场景语义分割（如电力巡检中的设备识别）；
开发基于大模型的多模态环境理解系统，支撑机器人自主导航与复杂任务决策（如废墟搜救中的障碍物分类）。
2.算法部署与优化
设计轻量化模型（如蒸馏剪枝），将感知算法部署至嵌入式平台（Jetson/地平线），满足实时性要求（推理延迟≤50ms）；
联合运动控制团队优化地形自适应策略，提升非结构化环境通过率（如斜坡/碎石路面）。
3.技术攻坚与标准化
攻克高动态环境感知难题（如机身剧烈振动下的SLAM稳定性），推动专利申报；
构建标准化感知数据集与评测体系，输出技术白皮书及顶会论文（ICRA/IROS）
学历：硕士及以上，计算机视觉/机器人/人工智能相关专业（博士或顶会一作优先）；
经验：3年以上机器人感知算法经验，主导过≥1个多传感器融合落地项目。
算法能力：
精通3D视觉（点云处理/SLAM/语义分割）及多模态融合框架（BEVFormer/4D-Former）；
掌握深度学习模型（CNN/Transformer）与强化学习感知策略优化。
工程能力：
熟练C++/Python，精通ROS 2、Open3D/PCL等库；
熟悉嵌入式部署工具链（TensorRT/ONNX）及传感器标定（Camera-LiDAR-IMU联合标定）。
软性素质：
跨团队协作能力（需联动运控、硬件团队）；
抗压能力强，适应紧急技术攻关