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【职位描述】 1. 负责⽆⼈机、机器狗等⽆⼈系统的多传感器融合算法开发，融合视觉感知、雷达、激光雷达等信息，输出稳定的⽬标 状态和环境感知结果。 2. 负责接⼊感知模块输出，包括 bbox、类别、置信度、深度信息、⽬标位置等，并与 radar、lidar 数据进⾏时空对⻬ 和融合。 3. 负责⽬标跟踪与状态估计链路设计，包括数据关联、坐标系转换、时间同步、滤波预测和轨迹维护。 4. 负责 Kalman 滤波及相关算法在实际场景中的应⽤和调优，包括 KF、EKF、UKF 或多⽬标跟踪中的滤波模块。 5. 负责分析不同传感器的优势和限制，根据场景设计融合策略，例如相机语义强、lidar ⼏何精度⾼、radar 测速和抗环 境能⼒强。 6. 基于 ROS 平台完成融合模块⼯程落地，包括节点开发、Topic/Service 通讯、消息定义、rosbag 回放和 Rviz 可视化 调试。 7. 参与⽆⼈系统联调，定位融合链路中的延迟、丢帧、时间戳不同步、坐标系错误、误关联和⽬标跳变等问题。 8. 与感知、定位、规划、控制和系统⼯程团队协作，输出可解释、可调试、可复现的融合结果，⽀撑真实场景演示和产 品化验证。 岗位要求 1. 本科及以上学历，计算机、⾃动化、机器⼈、电⼦信息、测绘、航空航天等相关专业，2 年以上相关⼯作经验。 2. 熟悉 Kalman 滤波基本原理，理解状态量、观测量、预测、更新、噪声矩阵、协⽅差等概念，有实际调参或⼯程应⽤ 经验。 3. 熟悉多传感器融合基本流程，理解时间同步、坐标系转换、外参标定、数据关联、⽬标跟踪和状态估计。 4. 对 radar、lidar、相机等传感器特性有实际使⽤经验，了解不同传感器在精度、距离、视场、频率、天⽓适应性和成 本上的优劣。 5. 能理解并使⽤感知模块输出，包括 bbox、深度、类别、置信度、⽬标中⼼点、3D 位置或速度等信息。 6. 熟悉 ROS 基本开发和调试，理解 Node、Topic、Service、Message、rosbag、tf、Rviz 等常⽤机制和⼯具。 7. 具备较好的 C++ 或 Python 编程能⼒，能独⽴完成算法验证、⼯具脚本和 ROS 节点开发。 8. 具备⼯程问题定位能⼒，能分析延迟、帧率、带宽、时间戳不同步、坐标系错误、节点阻塞等实际问题。 9. 对⽆⼈机、机器狗、机器⼈或⾃动驾驶场景有兴趣，能接受现场联调、外场测试和快速迭代。 加分项 1. 有⽆⼈机、机器⼈、⾃动驾驶、安防巡检等真实项⽬经验。 2. 有 camera-radar、camera-lidar、radar-lidar 或多⽬标跟踪项⽬经验。 3. 熟悉 Hungarian matching、GNN、JPDA、MHT、SORT、DeepSORT、ByteTrack 等关联或跟踪⽅法。 4. 有传感器标定、外参维护、时间同步、tf 树管理或多机协同感知经验。 5. 熟悉 ROS 通讯性能优化、实时系统调试、边缘设备部署或 TensorRT/ONNX 推理加速。 6. 熟练使⽤ Vibe Coding，能通过 AI ⼯具提升代码编写、调试、重构和⽂档整理效率。 7. 有较好的 Harness 意识，能为算法和系统模块设计可复现的测试⼊⼝、评测脚本、回放流程和问题定位⼯具。 8. 优秀的可以接受，实习时长不少于3个月，每周保证3天以上工作时间。 【其他信息】 职能类别：算法工程师 招聘人数：5人 需求专业：电子信息类,自动化类,计算机类 工作经验：不限 语言要求：不限 单位规模：150-500人 单位性质：其他企业（含民营企业等） 工作地址：成都市高新区天府五街200号菁蓉汇4B-8楼