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側(cè)重SLAM與視覺(jué)識(shí)別，核心要求圍繞算法能力、工程落地、機(jī)器人領(lǐng)域認(rèn)知三大維度，具體可拆解為以下4點(diǎn)：

1. 核心技術(shù)能力（硬技能）

- SLAM算法：熟練掌握至少1種主流SLAM框架（如GTSAM、ORB-SLAM3、Cartographer），能獨(dú)立完成建圖、定位、回環(huán)檢測(cè)的調(diào)試與優(yōu)化，了解激光SLAM（2D/3D）、視覺(jué)SLAM（單目/雙目/RGB-D）的適用場(chǎng)景與差異。
- 視覺(jué)識(shí)別技術(shù)：精通深度學(xué)習(xí)視覺(jué)算法，包括目標(biāo)檢測(cè)（YOLO、Faster R-CNN）、語(yǔ)義分割（Mask R-CNN、UNet），能解決機(jī)器人場(chǎng)景下的遮擋、光照變化、實(shí)時(shí)性問(wèn)題，熟悉OpenCV、PyTorch/TensorFlow等工具。
- 數(shù)學(xué)與算法基礎(chǔ)：扎實(shí)的線性代數(shù)（矩陣運(yùn)算、坐標(biāo)變換）、概率論（濾波、貝葉斯估計(jì)）、數(shù)值優(yōu)化（梯度下降、非線性最小二乘）基礎(chǔ)，了解路徑規(guī)劃（A*、Dijkstra）、運(yùn)動(dòng)控制（PID、模型預(yù)測(cè)控制）相關(guān)算法。

2. 工程實(shí)踐能力

- 熟練使用C++/Python（機(jī)器人算法核心開(kāi)發(fā)語(yǔ)言），具備Linux系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，能基于ROS（Noetic/Melodic）或ROS 2進(jìn)行算法模塊開(kāi)發(fā)、節(jié)點(diǎn)通信與調(diào)試。
- 有硬件聯(lián)調(diào)經(jīng)驗(yàn)，能適配激光雷達(dá)、深度相機(jī)（如Kinect、Realsense）、IMU等傳感器，解決傳感器標(biāo)定、數(shù)據(jù)同步、噪聲抑制等問(wèn)題。
- 具備算法優(yōu)化能力，能通過(guò)Profiler工具定位性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)算法的實(shí)時(shí)性（如滿足機(jī)器人10Hz以上建圖/識(shí)別頻率）與資源占用控制。

3. 項(xiàng)目與經(jīng)驗(yàn)要求

- 有移動(dòng)機(jī)器人相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)（如AGV、服務(wù)機(jī)器人、自主導(dǎo)航小車），需能獨(dú)立負(fù)責(zé)SLAM建圖或視覺(jué)識(shí)別模塊的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)與落地，有完整項(xiàng)目閉環(huán)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
- 若有開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)（如SLAM框架二次開(kāi)發(fā)、視覺(jué)算法改進(jìn)）或頂會(huì)論文（如ICRA、IROS、ECCV），可作為核心競(jìng)爭(zhēng)力加分項(xiàng)。

4. 軟實(shí)力與認(rèn)知

- 理解移動(dòng)機(jī)器人的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景（如工業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)、家庭服務(wù)），能將算法需求與業(yè)務(wù)目標(biāo)結(jié)合（如建圖精度需滿足厘米級(jí)、視覺(jué)識(shí)別準(zhǔn)確率需達(dá)95%以上）。
- 具備問(wèn)題排查能力，能快速定位算法失效原因（如SLAM漂移、識(shí)別漏檢），并有清晰的解決方案；良好的溝通能力，能與硬件、軟件團(tuán)隊(duì)協(xié)同推進(jìn)項(xiàng)目。