小米扫地机SLAM算法工程师

1. 参与SLAM（同步定位与地图构建）、多传感器融合、地图构建以及定位算法的研究和开发; 2. 协助在嵌入式平台上实现和优化SLAM算法，并推动其在产品中的应用; 3. 学习并探索激光SLAM与视觉SLAM的融合算法，协助开发相关应用; 4. 协助编写技术文档，并参与团队的技术交流和知识分享。

1. 负责SLAM（同步定位与建图）算法的设计与开发，包括多传感器信息融合、地图构建、重定位、闭环检测等核心模块。 2. 研究并实现基于激光雷达、IMU、里程计、深度相机等多传感器的融合定位算法。 3. 优化SLAM算法在嵌入式平台上的性能，完成算法的移植、优化及产品化落地。 4. 解决SLAM算法在实际场景中的鲁棒性问题，如动态环境、弱纹理区域等。 5. 跟踪SLAM领域的前沿技术，持续改进算法性能，提升产品竞争力。

1. SLAM - 负责扫地机器人激光/视觉SLAM算法、地图构建/更新的研发 - 负责基于激光雷达，imu， odom，gps，相机等多传感器融合定位研发 - 负责扫地机器人在定位和建图上的业务研发工作 2. 导航算法 - 负责扫地机导航算法的设计与实现，包括路径规划、轨迹跟踪、避障策略等核心模块 - 开发全局路径规划算法和局部路径规划算法 - 优化导航算法在复杂场景, 如狭窄区域、动态障碍物下的鲁棒性和效率 3. 运动控制与决策 - 设计扫地机的运动控制算法，包括弓字形清扫、沿边清扫、回充路径规划等功能 - 实现动态环境下的实时避障与路径调整，提升清扫效率与覆盖率 4. 多传感器融合 - 基于激光雷达、IMU、超声波、深度相机等传感器，开发环境感知与障碍物检测算法 - 实现多传感器数据融合，提升导航系统的精度与鲁棒性 5. 算法性能优化 - 针对嵌入式平台（如ARM、DSP）优化导航算法的计算效率，降低资源占用 - 提升导航算法在低算力设备上的实时性和稳定性

1. 负责扫地机器人核心算法的研发及迭代，包括但不限于SLAM（同步定位与建图）、路径规划、运动控制、智能脱困、地图分区等算法的设计与实现 2. 熟悉路径规划算法（如A*、Dijkstra、RRT）和局部规划算法（如DWA、TEB） 3. 熟悉激光雷达、IMU、超声波、深度相机等传感器的原理与数据处理，熟悉多传感器融合技术。 4. 研究并引入前沿算法技术，推动扫地机算法架构的持续迭代与升级。