蔚来感知静态（停止线/marker）融合算法实习生
任职要求
职位要求： 1. 计算机, 电子、通信相关专业，对自动驾驶行业具有强烈的热情与好奇心，有较强的抗压能力 2. 有python或c++等编程语言基础，有相关的实际落地项目优…
工作职责
【蔚来汽车自动驾驶slam算法实习生】 主要工作： 1. 在线多传感器融合 slam（多相机 + GPS + IMU + 轮速） 2. 车道线和可行驶区域局部语义建图 (local mapping) 3. 车辆 / 行人 等动态物体的运动估计 (3D object tracking) 职位要求： 1. 计算机, 电子、通信相关专业，对自动驾驶行业具有强烈的热情与好奇心，有较强的抗压能力 2. 有python或c++等编程语言基础，有相关的实际落地项目优先 3. 了解常见障碍物检测/跟踪，熟悉视觉 SLAM / VIO 相关算法，有相关领域竞赛或者论文者优先 4. 工作日需实习四天以上，至少实习3个月，base 北京/上海
1 、负责无人车地面静态要素感知算法研发，包含车道线、路沿等要素检测工作，对感知问题深入分析并解决； 2、探索2D/3D检测，以及时序和多传感器融合算法； 3、负责核心算法或模型的原创设计以及工程化落地，如模型优化、模型部署等; 4、掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力。
1. 设计、开发和优化自动驾驶系统中的静态元素BEV感知算法（包括车道线检测、停止线、地面箭头、车位等元素）； 2. 参与大规模自动驾驶数据集的处理及管理，进行数据前处理或模型后处理工作； 3. 配合产线相关标注工艺工作，标注工具改进等工作事项。
1、负责智能驾驶系统中相机感知模块输出的各类元素（动态目标、静态目标、占用栅格（OCC）、车道线、停止线、斑马线等）解码、后处理与优化； 2、设计并实现目标跟踪算法（如多目标跟踪MOT），车道线跟踪、稳定与过滤，占用图增强和跟踪，提升感知效果和系统鲁棒性； 3、针对感知模块的不同输出（目标框、分割图、特征点等）进行数据融合、噪声抑制、时空滤波等优化处理，提升感知稳定性和准确率； 4、进行性能分析和算力优化，保证在NVIDIA/地平线/MDC等嵌入式平台上实现高帧率、低延迟的运行效果； 5、参与感知后处理系统的整体架构设计、模块划分及接口定义，支持仿真验证、实车测试及快速问题定位； 6、针对测试反馈持续优化后处理效果，提升各类感知元素的稳定性、准确率和系统鲁棒性；
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；