高德-机器人视觉重建与重定位算法工程师-视觉技术中心

我们正在寻找一位优秀的机器人视觉重建与重定位算法专家。您将负责构建机器人（包括轮式、四足、双足/人形等）对真实世界的三维感知、场景重建与高精度视觉定位能力。在这个岗位上，您将结合多视图几何、视觉 SLAM、三维重建等经典方法与前馈式三维重建、学习型特征匹配、神经场景表征等前沿技术，攻克机器人在动态环境、弱纹理、光照变化、重复结构及长期环境变化条件下的建图与定位难题。 核心职责： 1.视觉三维重建：负责基于多目、鱼眼、全景等相机的三维重建算法研发，包括位姿估计、深度估计、点云融合、表面重建等。 2.视觉重定位：负责基于先验地图的重定位算法，熟悉传统特征匹配、PnP的几何方法，同时研发端到端视觉重定位模型，包括图像到6DoF位姿回归、场景坐标回归及前馈式相对位姿估计，提升动态、弱纹理等3.复杂场景下的定位精度 4.图像检索：负责视觉地标识别与图像检索模型研发，提升跨视角、光照变化和动态环境变化下的图像检索召回、精度与效率。 5.地图构建与维护：负责稀疏/稠密地图、点云、语义场景地图的构建、压缩、质量评估与增量更新，支撑机器人长期稳定运行。 6.工程落地与评测：负责算法在 NVIDIA Jetson、Orin、ARM 等平台上的部署和性能优化；建立自动化评测体系，持续优化重建质量、定位成功率、位姿精度、运行延迟及资源占用。 7.前沿技术探索：跟踪视觉 SLAM、前馈式三维重建、视觉定位、多模态场景图构建等技术进展，并推动其在机器人产品中的应用。 【任职要求】 专业背景 1.计算机、人工智能、自动化、机器人、电子信息、测绘、应用数学等相关专业硕士及以上学历； 2.熟悉相机成像模型、坐标系变换、对极几何、三角化、PnP、Bundle Adjustment 等基础理论； 3.扎实掌握计算机视觉、多视图几何、机器人学等基础知识； 4.熟悉 Linux 开发环境，具备良好的 C++ 与 Python 开发能力； 5.熟悉 ROS/ROS2 开发框架，具备良好的代码规范与工程化能力。 ➢ 算法能力要求 ● 具备以下方向中至少两项实际研发经验： 端到端视觉重定位：掌握位姿回归、场景坐标回归、前馈式相对位姿估计，理解位姿表示与损失函数、尺度恢复、置信度评估及跨场景泛化； 视觉三维重建：熟悉 SfM、MVS、视觉 SLAM 或学习型三维重建，理解多目/鱼眼相机模型、深度与位姿联合估计、点云配准与融合； 图像检索：熟悉全局/局部特征、对比学习、粗排与精排、几何验证及难负样本挖掘，具备跨视角、跨光照或长期变化场景的优化经验。 ● 深入理解多视图几何和非线性优化，具备将几何约束融入模型训练、位姿估计或后处理流程的能力； ● 熟练使用 PyTorch，熟悉Transformer、多模态模型等深度学习框架，能够独立完成数据构建、模型训练与微调、实验设计及失败案例分析； ● 熟悉视觉算法评测方法，能够围绕位姿误差、定位成功率、Recall@K、重建精度等指标建立评测体系。 ➢ 编程及工程能力 具备至少一项与机器人视觉重建或重定位相关的完整项目经验，包括但不限于视觉 SLAM 系统、三维重建系统、视觉地点识别系统、基于先验地图的重定位系统或视觉融合定位系统； 熟练掌握 C++ 和 Python，具备良好的算法实现、代码架构及性能优化能力； 熟悉 Linux、ROS/ROS2、Git、CMake、Docker 等开发环境与工具，以及常用视觉、点云和优化库； 具备算法在真实机器人或嵌入式平台上的部署、调试和优化经验。 加分项 ● 全栈设计能力：熟悉从相机与传感器标定、视觉前端、位姿估计、后端优化、地图构建、全局重定位到嵌入式部署的完整链路，能够独立设计并实现机器人视觉重建与重定位系统。 ● 前沿算法落地：具有VPS、前馈式三维重建、3D Gaussian Splatting、语义地图等方向的研究及工程落地经验。 ● 大规模地图经验：具有大规模场景建图、地图压缩与切片、云端建图、地图增量更新或融合定位系统开发经验。 ● 多平台落地经验：对轮式机器人、四足机器人、人形机器人、无人机、自动驾驶或 AR/VR 设备中的一种或多种平台有实际落地经验；有机器人产品量产及大规模部署经验者优先。 ● 性能优化经验：熟悉 CUDA、TensorRT、OpenMP、多线程或异构计算，具备端侧实时视觉算法优化经验。 ● 学术与竞赛：在机器人、SLAM、三维视觉、计算机视觉领域顶会/顶刊（如 ICRA、IROS、RSS、TRO、CVPR、ICCV、ECCV 等）发表过高水平论文，或在相关国际挑战赛中获得优异成绩。