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1.目標(biāo)軌跡算法開發(fā)：
基于激光雷達點云數(shù)據(jù)，結(jié)合攝像頭、毫米波雷達等多傳感器信息，開發(fā)動態(tài)障礙物（如車輛、行人）的軌跡預(yù)測算法，包括短時軌跡預(yù)測、行為意圖預(yù)測，并優(yōu)化預(yù)測模型的準確性與實時性；對LSTM、Transformer等深度學(xué)習(xí)模型的改進，融合時序信息與空間特征；
2.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合于預(yù)測模型構(gòu)建：
使用卡爾曼濾波、粒子濾波、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，主導(dǎo)多傳感器（激光雷達、攝像頭、IMU等）數(shù)據(jù)的時空對其與融合，設(shè)計聯(lián)合預(yù)測框架，提升復(fù)雜場景（如十字路口、擁堵路段）下預(yù)測系統(tǒng)的魯棒性；
3.協(xié)同規(guī)劃與控制模塊：將預(yù)測結(jié)果與自動駕駛決策、路徑規(guī)劃與自動駕駛決策、路徑規(guī)劃深度集成，提供動態(tài)障礙物的未來軌跡概率分布，支持車輛避障、跟車等決策邏輯。

任職要求：

1.碩士研究生及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)、自動化、應(yīng)用數(shù)學(xué)、車輛工程等相關(guān)專業(yè)；
2.熟悉軌跡預(yù)測經(jīng)典方法（如Social LSTM、MFP、VectorNet），掌握時序建模、概率圖模型、多目標(biāo)跟蹤理論，熟悉Lidar及Ridar;
3.熟悉激光雷達點云的聚類分割、LEGO-LOAM算法等；
4.精通C++/Python，熟悉ROS/ROS2框架，具備Ten搜人RT、CUDA等嵌入式部署經(jīng)驗者優(yōu)先；
5.熟練使用Pytorch、TensorFlow，熟悉點云處理庫（PCL）、多傳感器標(biāo)定工具（如Autoware、Apollo)