职责描述： 1. 协助设计和实现多传感器融合的SLAM算法，优化算法在不同环境下的鲁棒性和实时性能。 2. 参与单目和多目VIO系统的研发，实现预积分、零偏估计等核心模块，提升系统准确性和稳定性。 3. 参与感知定位算法在人形机器人上的落地交付, 确保算法性能满足业务需求。 4. 编写技术文档，参与团队内部的技术交流和讨论。 任职要求： 1.2026年毕业的在读硕士或博士研究生，计算机科学、自动化、机器人等相关专业。 2.熟悉视觉SLAM/VIO的基本理论和算法框架，了解多传感器融合SLAM算法框架和后端优化算法。 3.了解人工特征匹配和基于深度学习的特征匹配与位姿估计，有使用GPU、DSP、VPU进行前端加速的经验者优先。 4. 熟悉常用的VIO/多目/RGBD/语义等开源SLAM框架(ORB-SLAM3/VINS/Kimera等) 5.具备良好的学习能力和团队合作精神，能够快速适应新环境和新技术。 6.具备较强的沟通能力和文档编写能力，能够清晰地表达技术思路和解决方案。