京东
算法开发岗
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职位描述
1. 负责物流配送无人机视觉 SLAM / VIO 算法研发，基于单目/双目/深度相机融合 IMU 与 GNSS，实现无 GNSS/弱 GNSS 环境下的实时定位与局部地图构建。 2. 设计并实现视觉-惯性-卫星多源融合的紧耦合状态估计框架，融合多视图几何约束、IMU 预积分与 GNSS 观测，基于 MSCKF、VINS-Mono/Fusion、ORB-SLAM3 等方案在 ESKF / 滑动窗口优化框架中完成高精度定位。 3. 面向物流配送多场景（低光照、纹理稀疏、高速运动、悬停起降、楼宇阴影交替），解决视觉退化问题（特征丢失、尺度漂移、动态遮挡），设计光照鲁棒的特征提取（SuperPoint / D2-Net）与数据关联策略。 4. 通过位姿图优化消除长航时累积漂移，支持无人机多趟配送的重复定位与地图复用。 5. 研究并实现基于先验地图（点云地图、特征地图、语义地图）的视觉定位，探索图像与卫星影像匹配、大规模图像检索、视觉地理配准等前沿技术以增强全局定位能力。 6. 设计并实现多传感器间动静态标定算法（相机内参、相机-IMU、相机-相机外参），推进在线标定与无目标标定等量产级方案落
任职要求
1. 硕士以上学历，电子工程、计算机、自动化、机器人、遥感测绘、图像处理等相关专业；3 年以上视觉 SLAM / VIO 算法研发经验，含 2 年以上 SLAM 量产项目经验。 2. 精通多视图几何、相机模型与标定、非线性优化（LM / Dogleg）、视觉 SLAM 核心算法。 3. 熟练掌握 C/C++，熟练使用 ROS/ROS2 及 pcl、eigen、opencv、ceres、gtsam、g2o 等常用开源库，具备实际无人机/机器人视觉定位部署经验。 4. 熟悉主流 VIO / 视觉 SLAM 框架（VINS-Mono/Fusion、ORB-SLAM3、DROID-SLAM、OpenVINS 等）并至少深入理解其一，了解滑窗优化、IMU 预积分、回环检测、特征跟踪或直接法等核心技术；熟悉视觉、IMU、GNSS 传感器特性并能进行噪声建模。 5. 以下方向至少满足其一（多项符合者优先）： • 方向一（GVIO 融合）：熟悉经典 VIO 算法框架（VINS、MSCKF、OpenVINS、SVO、DSO 等）； • 方向二（先验地图定位）：熟悉基于 Tag（AprilTag / Ar