崗位職責：
1、核心算法研發：
負責融合激光雷達（LiDAR）、視覺相機（Camera）與慣性測量單元（IMU）的多源傳感器SLAM算法設計與工程實現，主導基于Fast-LIVO / Fast-LIVO2架構的深度優化、功能擴展及實際場景部署。

2、復雜場景攻堅：
應對高動態環境、低紋理區域、特征稀疏、光照劇烈變化等挑戰性工況，提升系統在極端條件下的定位魯棒性與建圖精度。

3、系統性能優化：
針對Fast-LIVO2框架中的錯誤狀態迭代卡爾曼濾波（ESIKF）后端、基于光度誤差的直接法前端以及統一管理的體素地圖結構進行聯合調優；有效控制LRU緩存內存占用，增強算法在嵌入式等資源受限平臺上的實時運行能力與內存管理效率。

4、傳感器標定與同步：
完成多模態傳感器間的空間外參聯合標定，實現高精度時間同步，涵蓋硬件觸發同步及基于曝光時序估計的軟件同步方案。

任職要求：
1、教育背景：
計算機、機器人、自動化、測繪等相關專業本科及以上學歷，碩士優先考慮。

2、編程基礎：
具備扎實的C/C++開發能力，熟悉Linux系統下開發流程，熟練使用ROS/ROS2/Openpilot等機器人中間件及其配套工具鏈。

3、理論與框架經驗：
掌握SLAM核心技術原理，深入理解Fast-LIVO2代碼架構，精通其維度匹配更新機制與按需光柵化（On-demand Rasterization）策略；了解主流3D激光-慣性或視覺-慣性緊耦合框架，如FAST-LIO2、R3LIVE、VINS-Mono等。

4、數學功底：
具有良好的數學基礎，熟悉多視圖幾何、非線性優化方法（Ceres / g2o）以及卡爾曼濾波相關理論，特別是ESIKF的推導與應用。