商汤IAG-道路结构模型研发实习生

1、负责智能驾驶感知系统中动态模型算法的研发与优化工作，包括但不限于车辆、行人、自行车等动态目标的检测、跟踪与识别任务，提升算法的准确性、鲁棒性和实时性，为车辆的决策规划提供可靠的动态环境信息； 2、深入研究和应用深度学习、计算机视觉等技术，设计高效的动态模型算法，优化模型结构和参数，提高算法在不同场景下的适应性和性能表现； 3、基于大量的实际道路数据和模拟场景，对动态模型算法进行训练和优化，确保算法在各种复杂环境下的稳定性和可靠性； 4、与感知团队的其他成员（如静态模型算法专家、感知融合专家等）紧密合作，共同解决感知系统中的技术难题，提升整个感知系统的性能和可靠性； 5、与算法团队、软件团队、硬件团队等其他相关部门进行有效的沟通和协作，确保动态模型算法的开发和优化工作与整个智能驾驶项目的进度和目标保持一致。

1、负责无图或轻图架构下基于多模态融合感知算法设计与部署、如地图元素检测、静态行驶规划等； 2、负责地图感知模块与多模态感知架构的融合、在统一的感知架构下实现地图重建、BEV动态障碍物检测、动态障碍物的速度预测与跟踪、Occupancy Network等； 3、负责轻图技术栈与端到端、VLA等下一代自动驾驶技术的融合。

1. 城区功能规划算法开发与优化： 负责智能驾驶车辆在城区复杂交通环境下的规划算法开发与优化工作，重点聚焦于 C - NOP（城市导航辅助驾驶）功能，确保车辆在城区道路能够实现安全、高效、舒适的自动驾驶。 深入研究城区交通场景的特点和需求，包括但不限于路口转弯、变道超车、跟车行驶、交通信号灯识别与响应等，设计合理的规划算法架构，实现车辆在各种场景下的最优路径规划和行为决策。 基于大量的实际交通数据和模拟场景，不断优化规划算法，提高算法的准确性和鲁棒性，以应对城区多样化的交通状况和复杂的道路环境，确保车辆在不同工况下都能做出正确的行为决策。 2. 团队管理与技术指导 作为城区功能开发团队的leader，带领规划算法团队完成项目目标，制定团队的工作计划和任务分配，合理安排团队成员的工作，确保项目按时、高质量交付。 为团队成员提供技术指导和支持，帮助解决算法开发过程中遇到的技术难题，提升团队整体技术水平和研发能力，促进团队成员的技术成长和职业发展。 组织团队内部的技术交流和分享活动，鼓励团队成员之间的合作与创新，营造良好的团队氛围，提高团队的凝聚力和战斗力。 3. 跨部门协作与沟通 与感知、预测、控制等其他智能驾驶团队紧密合作，确保规划算法与各模块之间的无缝对接和协同工作，共同推动城区功能的开发和优化。 与产品、测试、质量等部门保持密切沟通，了解产品需求和市场反馈，根据测试结果和用户意见及时调整和优化规划算法，确保产品满足用户需求和市场期望。

工作职责【负责其中之一的方向即可】 1、【道路几何方向】跟进学界最新主流道路集合感知进展，包括且不限于车道线，停止线，斑马线，Roadmarker, 道路拓扑等方向 2、【Occupancy方向】跟进学界最新主流占据网络感知层面进展，研究基于相机、激光雷达、毫米波雷达等Occupancy感知方案，业界内形成技术领先； 3、【BEV方向】跟进学界主流BEV感知进展，研究基于相机、激光雷达、毫米波雷达等端到端BEV感知方案，业界内形成技术领先； 4、【激光雷达方向】跟进学界主流激光雷达感知进展，研究基于激光雷达的动态&静态障碍物感知技术，业界内形成技术领先；