小米SLAM算法工程师
社招全职A187595地点:武汉状态:招聘
任职要求
1. 行业经验: - 有机器人、无人车、扫地机等相关行业经验,具备成功将SLAM算法落地到产品的实际经历。 2. 数学与算法基础: - 具备扎实的数学功底,精通线性代数、概率论、最优化方法等。 - 熟悉常用数据结构与算法,具备优秀的C++编码能力,工程能力强。 3. SLAM算法与工具: - 熟悉主流SLAM算法(如GMapping、Cartographer、ORB-SLAM、LIO-SAM等)。 - 熟练使用Ceres、G2O等优化库,掌握稀疏优化…
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工作职责
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。
包括英文材料
SLAM+
https://docs.mrpt.org/reference/latest/tutorial-slam-for-beginners-the-basics.html
[英文] SLAM for Dummies
https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/119149/16-412j-spring-2005/contents/projects/1aslam_blas_repo.pdf
A Tutorial Approach to Simultaneous Localization and Mapping
https://ouster.com/insights/blog/introduction-to-slam-simultaneous-localization-and-mapping
SLAM is an essential piece in robotics that helps robots to estimate their pose – the position and orientation – on the map while creating the map of the environment to carry out autonomous activities.
[英文] What Is SLAM?
https://www.mathworks.com/discovery/slam.html
How it works, types of SLAM algorithms, and getting started
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
数据结构+
https://www.youtube.com/watch?v=8hly31xKli0
In this course you will learn about algorithms and data structures, two of the fundamental topics in computer science.
https://www.youtube.com/watch?v=B31LgI4Y4DQ
Learn about data structures in this comprehensive course. We will be implementing these data structures in C or C++.
https://www.youtube.com/watch?v=CBYHwZcbD-s
Data Structures and Algorithms full course tutorial java
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