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崗位職責(zé)
1. AI 算法研發(fā)與優(yōu)化：參與道路 AI 巡檢及自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中傳統(tǒng) AI 算法的研發(fā)與優(yōu)化，聚焦 AI 檢測(cè)、3D 檢測(cè)等領(lǐng)域。具體涉及對(duì)常見(jiàn)目標(biāo)檢測(cè)模型（如 YOLO 系列、Faster R-CNN）、3D 檢測(cè)模型（如 PointPillars、SECOND）的應(yīng)用與調(diào)試，助力系統(tǒng)精準(zhǔn)識(shí)別道路狀況（如路面破損、積水）及障礙物（如行人、車(chē)輛、交通標(biāo)志）。
2. 相機(jī)標(biāo)定工作：負(fù)責(zé) camera 相機(jī)的全方位標(biāo)定，涵蓋單目標(biāo)定、雙目標(biāo)定以及激光鐳視相機(jī)標(biāo)定。單目標(biāo)定需精準(zhǔn)獲取相機(jī)內(nèi)參（焦距、主點(diǎn)坐標(biāo)）和畸變參數(shù)（徑向畸變、切向畸變）；雙目標(biāo)定要確定雙目相機(jī)的外參（旋轉(zhuǎn)矩陣、平移向量），實(shí)現(xiàn)立體匹配和深度計(jì)算；激光鐳視相機(jī)標(biāo)定需完成相機(jī)與激光雷達(dá)的時(shí)空同步及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，保障多傳感器數(shù)據(jù)融合的準(zhǔn)確性。
3. 雙目視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用：運(yùn)用雙目視覺(jué)技術(shù)處理圖像數(shù)據(jù)，包括圖像預(yù)處理（去畸變、校正）、立體匹配（如使用 SGBM 算法）、視差圖計(jì)算與優(yōu)化，進(jìn)而獲取場(chǎng)景的深度信息，為系統(tǒng)提供豐富的環(huán)境三維信息。
4. 點(diǎn)云處理算法研究：參與點(diǎn)云處理算法的研究與實(shí)現(xiàn)，對(duì)激光雷達(dá)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理和分析。具體包括點(diǎn)云去噪（如統(tǒng)計(jì)濾波、半徑濾波）、下采樣（如體素格濾波）、分割（如基于區(qū)域生長(zhǎng)、RANSAC 的平面分割）、特征提?。ㄈ绶ㄏ蛄俊⑶?、FPFH 特征）等，提取道路邊界、障礙物等有用信息。
5. 硬件平臺(tái)應(yīng)用：了解 nvidia 相關(guān)技術(shù)，掌握 orin 的基本用法，包括 orin 開(kāi)發(fā)板的環(huán)境搭建、驅(qū)動(dòng)安裝、SDK 配置等。參與系統(tǒng)在 orin 平臺(tái)上的部署與調(diào)試，借助 orin 的高性能計(jì)算能力保障算法的實(shí)時(shí)性。
6. slam 相關(guān)協(xié)助：協(xié)助進(jìn)行 slam 方面的工作，包括前端里程計(jì)計(jì)算（如基于特征的方法、直接法）、后端優(yōu)化（如使用 g2o、Ceres Solver 進(jìn)行圖優(yōu)化）、回環(huán)檢測(cè)（如基于詞袋模型）等，為系統(tǒng)的定位與地圖構(gòu)建（如構(gòu)建稠密點(diǎn)云地圖、柵格地圖）提供支持。
7. 模型部署與優(yōu)化：參與 AI 模型的部署工作，包括使用 pytorch 進(jìn)行模型訓(xùn)練與調(diào)整，將模型轉(zhuǎn)換為 onnx 格式，再轉(zhuǎn)為 TensorRT 引擎，同時(shí)進(jìn)行模型的量化（如 INT8 量化）、剪枝，在 orin 等硬件平臺(tái)上進(jìn)行部署測(cè)試，確保模型在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中穩(wěn)定、高效運(yùn)行。掌握 cuda 編程基礎(chǔ)，能夠編寫(xiě)簡(jiǎn)單的 cuda kernels，對(duì)模型和點(diǎn)云處理算法進(jìn)行加速優(yōu)化，提升系統(tǒng)運(yùn)行效率。
任職要求
1. 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、電子信息、機(jī)器人工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)優(yōu)先。
2. 具備一定的 AI 算法基礎(chǔ)，熟悉 pytorch 深度學(xué)習(xí)框架，對(duì) AI 檢測(cè)、3D 檢測(cè)等有一定了解，知曉 YOLO、Faster R-CNN、PointPillars 等模型的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景，有相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3. 了解點(diǎn)云模型及點(diǎn)云處理算法的基本原理和應(yīng)用方法，熟悉 PCL（Point Cloud Library）庫(kù)的使用，能運(yùn)用其進(jìn)行點(diǎn)云的基本處理操作。
4. 熟悉單目標(biāo)定、雙目標(biāo)定、激光鐳視相機(jī)標(biāo)定等相關(guān)知識(shí)和操作流程，掌握至少一種標(biāo)定工具（如 OpenCV、MATLAB 標(biāo)定工具箱）的使用。
5. 對(duì)雙目視覺(jué)技術(shù)有一定的認(rèn)識(shí)，了解立體匹配的基本原理，知道其在三維重建、深度估計(jì)等方面的應(yīng)用。
6. 了解 nvidia 相關(guān)技術(shù)，對(duì) orin 有一定的了解和使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；掌握 cuda 編程基礎(chǔ)，了解線程塊、線程束等概念，能進(jìn)行簡(jiǎn)單的并行計(jì)算加速者優(yōu)先。
7. 對(duì) slam 技術(shù)有初步了解，知道其基本概念（如里程計(jì)、回環(huán)檢測(cè)、地圖構(gòu)建）和應(yīng)用場(chǎng)景（如自動(dòng)駕駛定位、機(jī)器人導(dǎo)航）。
8. 熟悉模型部署流程，對(duì) onnx、TensorRT 有一定了解，具備模型量化、部署推理的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。
9. 具備良好的 C++/Python 編程能力，熟悉 Linux 操作系統(tǒng)；具有良好的學(xué)習(xí)能力、溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠積極配合團(tuán)隊(duì)完成項(xiàng)目任務(wù)。