软件研发-23人工智能与机器人

工作内容：

1、负责机器视觉核心功能（匹配定位.测量.图像检测.分类.条码识别等.算法设计和软件开发；

2、与嵌入式软件工程师配合，在嵌入式处理平台上对机器视觉算法进行移植和高性能实现。

机器人运动控制子方向：

1、负责无刷电机控制软硬件方案设计及产品开发；

2、负责多关节机器人的动力学建模与多轴运动控制算法开发；

3、负责机器人防碰撞检测.多关节联动态控制策略及算法；

4、负责运动控制算法.机器人算法仿真验证。

机器人定位与导航子方向：

1、负责机器人基于激光雷达.IMU.码盘.RGB-D摄像头等输入信息的地图构建算法，包括SLAM问题中前端的帧间匹配.信息配准融合.后端的闭环检测等算法以及贝叶斯滤波.图优化等算法；

2、负责机器人自主定位算法，基于输入多种信息的融合，构建机器人运动模型.观测模型等概率学模型；

3、负责机器人自主导航路径规划.运动规划等算法。

机器学习算法子方向：

1、负责模式识别、机器学习、深度学习算法开发；

2、负责与嵌入式深度学习算法工程师协作，针对终端产品平台进行算法优化。

其他要求：

1、精通C/C++、Python编程语言和工具，熟悉Tensorflow、Caffe等架构平台；

2、具有扎实的图像处理基本功，熟悉OpenCV、ceres solver等开源软件包，能够独立高效实现图像处理与计算机视觉的典型底层算法；

3、熟练掌握机器学习的典型方法，理解典型分类器的方法与使用特点，有深度神经网络设计与实践经验优先；

4、了解3D成像原理与相关算法优先。

机器人运动控制子方向：

1、具备数学、力学、运动控制算法、控制理论与控制工程等相关知识；

2、熟悉FOC控制算法，多轴运动控制；熟悉机器人力、速度、位置、电流环闭环控制策略、轨迹规划、插补、PID等运动控制算法；

3、具有扎实的数学基础和较强的数学建模能力；

4、精通C/C++、Java编程语言和工具，熟悉ROS机器人操作系统。

机器人定位与导航子方向：

1、熟悉SLAM的基础理论和算法（如EKF、PF）；

2、熟悉机器人激光导航、视觉导航、目标识别及控制技术；

3、精通C/C++、Java编程语言和工具，熟悉ROS机器人操作系统。

机器学习算法子方向：

1、 熟悉和掌握C/C++、Java语言的开发，具有至少一门脚本语言（shell,python)开发的经验，熟悉Tensorflow、Caffe等架构平台；

2、参与过至少一个中大型的人工智能相关的框架研究与开发；

3、有良好的逻辑思维能力和分析问题能力，对数据敏感，能够发现关键数据，抓住核心问题，对解决具有挑战性的问题充满激情；

4、有带领团队经验优先考虑