崗位職責(zé)描述:
1. 負(fù)責(zé)隧道、橋梁等非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的多模態(tài)感知算法研發(fā)。重點(diǎn)攻克隧道內(nèi)低光照、無(wú)GPS信號(hào)、粉塵彌漫、雨天泥濘等極端條件下的感知難題。針對(duì)特種車(chē)輛(如隧道車(chē)、管片運(yùn)輸車(chē)、模塊車(chē))的特定構(gòu)型,開(kāi)發(fā)適配的3D目標(biāo)檢測(cè)、可通行區(qū)域分割、以及障礙物(尤其是小物體和異形物體)識(shí)別,6D姿態(tài)估計(jì)算法等。
2. 負(fù)責(zé)激光雷達(dá)(LiDAR)、攝像頭、毫米波雷達(dá)的前/后融合算法設(shè)計(jì),利用BEV感知或稀疏卷積等技術(shù),提升對(duì)周邊環(huán)境的感知精度和魯棒性 針對(duì)重載車(chē)輛的車(chē)身遮擋和盲區(qū)問(wèn)題,優(yōu)化傳感器布局與感知算法的配合。
3. 負(fù)責(zé)將感知模型部署到車(chē)規(guī)級(jí)或工業(yè)級(jí)嵌入式平臺(tái)(如Orin),利用TensorRT、CUDA進(jìn)行量化與推理加速,確保算法滿足實(shí)時(shí)性要求 配合線控底盤(pán)團(tuán)隊(duì),解決因車(chē)輛重載、長(zhǎng)車(chē)身導(dǎo)致的感知時(shí)延補(bǔ)償問(wèn)題。
4. 參與現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試,快速定位并解決實(shí)際運(yùn)行中因環(huán)境變化(如季節(jié)更替、天氣突變)引起的感知失效問(wèn)題。
知識(shí)技能要求:
1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、自動(dòng)化、機(jī)器人、車(chē)輛工程(特種車(chē)輛方向優(yōu)先)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
2. 精通 C++/Python,具備扎實(shí)的代碼工程能力,熟悉Linux環(huán)境開(kāi)發(fā),有大型軟件項(xiàng)目調(diào)試經(jīng)驗(yàn)。
3. 深刻理解CNN/Transformer,熟練掌握 PyTorch 框架,熟悉OpenMMLab,Openpcdet等算法庫(kù)。
4. 精通點(diǎn)云處理算法,熟悉PCL庫(kù),對(duì)PointPillars、CenterPoint、PV-RCNN等3D檢測(cè)算法有深入理解或?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗(yàn)
5. 3年以上相關(guān)經(jīng)驗(yàn),有工業(yè)場(chǎng)景(如隧道、礦山、港口、工程機(jī)械)或重型AGV的無(wú)人駕駛/機(jī)器人項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)
6. 熟悉隧道內(nèi)多徑干擾抑制、粉塵環(huán)境下的點(diǎn)云濾波、夜間紅外/熱成像感知等技術(shù)者優(yōu)先。
7. 部署能力: 熟悉TensorRT、CUDA編程,有量化感知訓(xùn)練(QAT)經(jīng)驗(yàn),或在Jetson Orin平臺(tái)有落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
8. 底層硬件理解: 了解不同LiDAR(機(jī)械式/固態(tài))特性,熟悉CAN總線通訊,能配合底層工程師進(jìn)行傳感器標(biāo)定與同步者優(yōu)先。