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崗位職責(zé)：
1.感知系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計：
- 負(fù)責(zé)礦山無人駕駛場景下的多傳感器融合感知系統(tǒng)設(shè)計與迭代；
- 主導(dǎo)激光雷達(dá)+攝像頭+毫米波雷達(dá)多模態(tài)融合，構(gòu)建全局一致的BEV感知表示；
- 引入Occupancy Grid/Semantic OCC表征，支持坑洼、路障、邊坡等特殊工況的語義感知。
2.前沿算法研發(fā)：
- 引入Transformer/BEV感知網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)端到端的3D檢測、跟蹤與分割；
- 研發(fā)時序感知算法（視頻感知、序列點云建模），提升動態(tài)障礙物和長距離預(yù)測能力；
- 探索深度學(xué)習(xí)+自監(jiān)督/多任務(wù)學(xué)習(xí)，解決礦區(qū)少樣本、長尾分布問題；
- 推動端到端感知-預(yù)測一體化，為規(guī)控提供更強魯棒性輸入。
3.魯棒性與極端工況適配：
- 針對礦山低能見度（揚塵、雨雪、夜間）、傳感器遮擋等場景，設(shè)計魯棒性增強算法；
- 開發(fā)多傳感器冗余與故障檢測機制，保障關(guān)鍵工況下的感知安全；
- 研究 感知-仿真閉環(huán)，支持虛擬環(huán)境中的極端場景訓(xùn)練與驗證。
4.工程化與優(yōu)化：
- 在 Orin/車規(guī)級算力平臺上部署感知算法，優(yōu)化實時性與功耗。