算法工程师

SLAM 与地图建图：深入研究并运用 SLAM（同步定位与地图构建）算法，构建高精度的地图。同时，持续优化地图建图算法，实现地图的快速构建、实时更新以及高效存储。

路径规划：开发先进的路径规划算法，充分考虑动态障碍物、任务优先级等因素，实现 AGV 路径的全局与局部优化，确保运行高效且安全。

ROS 系统开发：基于 ROS（机器人操作系统）平台，完成算法的集成、调试与优化工作。深度定制 ROS 功能包，推动机器人系统的功能拓展与性能提升。

多传感器融合：负责激光雷达、视觉相机、IMU 等多传感器的数据融合算法开发，有效提高系统对环境的感知能力，增强数据的准确性与可靠性。

算法优化与部署：针对硬件平台的特性，对算法进行优化，实现算法在实际产品中的高效部署，并通过持续的测试与优化，保障算法的稳定性与实时性。

技术研究与创新：密切关注行业前沿技术，积极探索新算法、新技术在 AGV 领域的应用，为公司产品提供技术创新支持。

二、任职要求

学历背景：硕士及以上学历，计算机科学、自动化、电子工程、机器人工程等相关专业优先。

工作经验：具有 3 年以上算法开发工作经验，其中至少 2 年专注于 AGV 导航、SLAM 算法或机器人路径规划领域，拥有实际项目落地经验者优先。

专业技能

深入理解 AGV 导航原理，熟练掌握 A*、Dijkstra 等经典路径规划算法，以及 DWA、T-RRT 等动态路径规划算法。

精通 SLAM 算法，对 LOAM、LeGO-LOAM、Cartographer 等主流激光 SLAM 算法，以及 ORB-SLAM、VINS 等视觉 SLAM 算法有深入研究与实践经验。

熟练运用 ROS 系统进行机器人系统开发，熟悉 ROS 的通信机制、节点管理、消息传递等核心功能，能够独立开发 ROS 功能包。

掌握多传感器融合技术，熟悉扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波等数据融合算法，具备多传感器联合标定能力。

精通 C++ 或 Python 编程语言，具备良好的代码编写习惯与代码调试能力，熟悉常用的数据结构与算法。

熟悉 Linux 开发环境，能够熟练使用常用的 Linux 命令、工具，具备在 Linux 平台下进行算法开发与调试的能力。

其他能力

具备较强的问题解决能力，能够独立分析并解决算法开发过程中遇到的复杂问题。

拥有良好的团队协作精神与沟通能力，能够与跨部门团队有效合作，共同推进项目进展。

对新技术充满热情，具备较强的学习能力，能够快速掌握并应用新的算法与技术。

具有良好的英文文献阅读能力，能够跟踪国际前沿技术发展趋势