蔚来感知静态（urban车道线/路沿）融合算法实习生

【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.根据感知静态要素、高精地图，构建道路模型，结合导航、感知动态障碍物等，为决策规划提供准确、安全的行驶环境；包括逻辑要素构建、道路拓扑、车道参考线、静态要素关联等 2.根据交通流、freespace、目标车辆等可用信息构建安全车道和行驶参考线，解决非结构化道路、非对称路口、施工区等场景的通行问题 3.针对量产平台进行算法工程化及调试，跟进日常路测问题

-负责车端多源建图融合框架的设计和开发 -负责道路结构建模，时序稳定/拓扑结构识别算法的研发和优化 -负责车端多源感知静态要素的融合，保证关键元素的准确稳定及自洽性 -协同上下游模块开发调试，跟进解决相关问题等

1. 自动驾驶深度学习方向感知算法研发； 2. 研发3D目标检测，车道线/道路拓扑，红绿灯感知模型； 3. 研发视觉BEV感知以及多模态前融合算法； 4. 研发多任务模型优化，模型网络结构优化算法； 5. 跟进前沿算法，研发端到端自动驾驶感知预测one model模型，World Model等算法； 6. 感知多模态融合与多目标跟踪算法技术研发；