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崗位職責
1. AI 算法研發(fā)與優(yōu)化：參與道路 AI 巡檢及自動駕駛系統(tǒng)中傳統(tǒng) AI 算法的研發(fā)與優(yōu)化，聚焦 AI 檢測、3D 檢測等領域。具體涉及對常見目標檢測模型（如 YOLO 系列、Faster R-CNN）、3D 檢測模型（如 PointPillars、SECOND）的應用與調(diào)試，助力系統(tǒng)精準識別道路狀況（如路面破損、積水）及障礙物（如行人、車輛、交通標志）。
2. 相機標定工作：負責 camera 相機的全方位標定，涵蓋單目標定、雙目標定以及激光鐳視相機標定。單目標定需精準獲取相機內(nèi)參（焦距、主點坐標）和畸變參數(shù)（徑向畸變、切向畸變）；雙目標定要確定雙目相機的外參（旋轉(zhuǎn)矩陣、平移向量），實現(xiàn)立體匹配和深度計算；激光鐳視相機標定需完成相機與激光雷達的時空同步及坐標轉(zhuǎn)換，保障多傳感器數(shù)據(jù)融合的準確性。
3. 雙目視覺技術應用：運用雙目視覺技術處理圖像數(shù)據(jù)，包括圖像預處理（去畸變、校正）、立體匹配（如使用 SGBM 算法）、視差圖計算與優(yōu)化，進而獲取場景的深度信息，為系統(tǒng)提供豐富的環(huán)境三維信息。
4. 點云處理算法研究：參與點云處理算法的研究與實現(xiàn)，對激光雷達獲取的點云數(shù)據(jù)進行有效處理和分析。具體包括點云去噪（如統(tǒng)計濾波、半徑濾波）、下采樣（如體素格濾波）、分割（如基于區(qū)域生長、RANSAC 的平面分割）、特征提?。ㄈ绶ㄏ蛄?、曲率、FPFH 特征）等，提取道路邊界、障礙物等有用信息。
5. 硬件平臺應用：了解 nvidia 相關技術，掌握 orin 的基本用法，包括 orin 開發(fā)板的環(huán)境搭建、驅(qū)動安裝、SDK 配置等。參與系統(tǒng)在 orin 平臺上的部署與調(diào)試，借助 orin 的高性能計算能力保障算法的實時性。
6. slam 相關協(xié)助：協(xié)助進行 slam 方面的工作，包括前端里程計計算（如基于特征的方法、直接法）、后端優(yōu)化（如使用 g2o、Ceres Solver 進行圖優(yōu)化）、回環(huán)檢測（如基于詞袋模型）等，為系統(tǒng)的定位與地圖構建（如構建稠密點云地圖、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 進行模型訓練與調(diào)整，將模型轉(zhuǎn)換為 onnx 格式，再轉(zhuǎn)為 TensorRT 引擎，同時進行模型的量化（如 INT8 量化）、剪枝，在 orin 等硬件平臺上進行部署測試，確保模型在實際應用場景中穩(wěn)定、高效運行。掌握 cuda 編程基礎，能夠編寫簡單的 cuda kernels，對模型和點云處理算法進行加速優(yōu)化，提升系統(tǒng)運行效率。
任職要求
1. 本科及以上學歷，計算機、自動化、電子信息、機器人工程等相關專業(yè)優(yōu)先。
2. 具備一定的 AI 算法基礎，熟悉 pytorch 深度學習框架，對 AI 檢測、3D 檢測等有一定了解，知曉 YOLO、Faster R-CNN、PointPillars 等模型的基本原理和應用場景，有相關項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
3. 了解點云模型及點云處理算法的基本原理和應用方法，熟悉 PCL（Point Cloud Library）庫的使用，能運用其進行點云的基本處理操作。
4. 熟悉單目標定、雙目標定、激光鐳視相機標定等相關知識和操作流程，掌握至少一種標定工具（如 OpenCV、MATLAB 標定工具箱）的使用。
5. 對雙目視覺技術有一定的認識，了解立體匹配的基本原理，知道其在三維重建、深度估計等方面的應用。
6. 了解 nvidia 相關技術，對 orin 有一定的了解和使用經(jīng)驗者優(yōu)先；掌握 cuda 編程基礎，了解線程塊、線程束等概念，能進行簡單的并行計算加速者優(yōu)先。
7. 對 slam 技術有初步了解，知道其基本概念（如里程計、回環(huán)檢測、地圖構建）和應用場景（如自動駕駛定位、機器人導航）。
8. 熟悉模型部署流程，對 onnx、TensorRT 有一定了解，具備模型量化、部署推理的實際經(jīng)驗。
9. 具備良好的 C++/Python 編程能力，熟悉 Linux 操作系統(tǒng)；具有良好的學習能力、溝通能力和團隊合作精神，能夠積極配合團隊完成項目任務。