小米扫地机算法工程师
任职要求
1. 计算机、电子工程、自动化、机器人等相关专业，本科及以上学历，硕士优先。 2. 精通C++/Python，熟悉ROS（Robot Operating System）开发框架。 3. 熟悉常用的数学与优化库（如Eigen、Ceres、G2O）。 4. 有机器人、扫地机、无人车等相关领域的导航算法开发经验优先。
工作职责
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。
1.负责机器人场景的视觉感知，多模态技术或大数据模型等方向的研发工作 2.感知算法的工程交付和性能优化 3.参与开发感知数据闭环，不断迭代模型性能
1、负责SLAM、多传感器信息融合、地图构建以及重定位，闭环检测等算法 2、负责算法在硬件平台的实现、代码及工程化优化 3、负责融合定位算法的迭代升级
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. 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。