崗位職責(zé)：
1. 多傳感器數(shù)據(jù)融合：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)電力無人機(jī)的多傳感器融合算法，處理 LiDAR、RGB 攝像頭、紅外相機(jī)、IMU、GPS 等傳感器數(shù)據(jù)，為 3D 建圖、定位和檢測提供精確的感知數(shù)據(jù)。
2. 三維環(huán)境建模與數(shù)據(jù)處理：開發(fā)并優(yōu)化 3D 點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理算法，實(shí)現(xiàn)電力巡檢所需的電塔、電線、障礙物、變電站等三維建模，確保無人機(jī)能夠?qū)崟r(shí)理解復(fù)雜的電力環(huán)境。
3. 路徑規(guī)劃與避障：設(shè)計(jì)無人機(jī)在電力線路、電塔周邊、變電站的路徑規(guī)劃算法，結(jié)合 3D 數(shù)據(jù)和環(huán)境特性，實(shí)現(xiàn)安全可靠的路徑規(guī)劃與避障。
4. 精確定位與自主導(dǎo)航：利用多傳感器數(shù)據(jù)，提升無人機(jī)在電力巡檢場景下的自主導(dǎo)航和定位精度，以保證巡檢任務(wù)的精確性和數(shù)據(jù)可靠性。
5. 故障檢測與異常處理：在復(fù)雜電力環(huán)境中進(jìn)行數(shù)據(jù)異常檢測和傳感器異常處理，提高系統(tǒng)的魯棒性和可靠性。
6. 算法測試和優(yōu)化：在實(shí)際電力巡檢環(huán)境中測試數(shù)據(jù)融合和路徑規(guī)劃算法，優(yōu)化其實(shí)時(shí)性和魯棒性。
資格要求：
1. 多傳感器融合技術(shù)：掌握卡爾曼濾波（Kalman Filter）、擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）、點(diǎn)云和圖像融合等多傳感器數(shù)據(jù)融合算法。
2. 3D 點(diǎn)云處理與建模：熟悉點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理（如過濾、降噪、配準(zhǔn)、分割等）、三維建模和基于點(diǎn)云的障礙物檢測算法，能夠?qū)崿F(xiàn)無人機(jī)在電力場景中的三維環(huán)境感知。
3. SLAM 與定位：掌握 SLAM 技術(shù)，尤其是激光雷達(dá) SLAM 和視覺 SLAM（如 ORB-SLAM、LIO-SAM），在 GPS 信號不穩(wěn)定的情況下實(shí)現(xiàn)高精度定位。
4. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃算法設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如深度 Q 網(wǎng)絡(luò)、策略梯度、Actor-Critic）的無人機(jī)路徑規(guī)劃算法，使無人機(jī)在動(dòng)態(tài)和未知環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航和路徑優(yōu)化。
5. 路徑規(guī)劃算法：熟悉 Dijkstra、A*、RRT 等傳統(tǒng)路徑規(guī)劃算法，并能夠?qū)⑵渑c強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法結(jié)合應(yīng)用于無人機(jī)自主導(dǎo)航和避障，能夠結(jié)合三維數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)避障和路徑優(yōu)化。
6. 編程能力：熟練掌握 C++ 和 Python，具有扎實(shí)的算法開發(fā)能力，能夠?qū)崿F(xiàn)并優(yōu)化復(fù)雜的算法。
7. 機(jī)器視覺與圖像處理：具備圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺知識，掌握目標(biāo)檢測、跟蹤等深度學(xué)習(xí)方法，如 CNN、RNN、Transformer 等，以提升感知和融合效果，能夠在電力環(huán)境中進(jìn)行電塔、電線、絕緣子等目標(biāo)檢測和識別并根據(jù)結(jié)果自主導(dǎo)航?jīng)Q策。
8. 無人機(jī)控制系統(tǒng)知識：了解無人機(jī)的飛行控制原理，熟悉無人機(jī)的導(dǎo)航、姿態(tài)控制和任務(wù)執(zhí)行邏輯，能夠?qū)崿F(xiàn)精確的飛行控制。
9. 開發(fā)工具和框架：熟練使用 ROS（Robot Operating System）、PCL（Point Cloud Library）、OpenCV、Gazebo 等開發(fā)工具；熟悉無人機(jī)飛控平臺（如 PX4、Ardupilot）和仿真環(huán)境。
教育背景和經(jīng)驗(yàn)要求：
1. 學(xué)歷要求：具備計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程、自動(dòng)化、航空航天工程、測繪與遙感、機(jī)器人學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的碩士以上學(xué)歷。
2. 相關(guān)經(jīng)驗(yàn)：在研究機(jī)構(gòu)或企業(yè)中參與過多傳感器融合和導(dǎo)航感知項(xiàng)目，具備無人機(jī)巡檢、多傳感器融合、3D 數(shù)據(jù)處理、路徑規(guī)劃等領(lǐng)域的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，特別是在電力行業(yè)中應(yīng)用無人機(jī)進(jìn)行巡檢的經(jīng)驗(yàn)。
3. 研究背景：在頂級會議或期刊發(fā)表過多傳感器融合、3D 建?；蚵窂揭?guī)劃方面的論文者優(yōu)先。
加分項(xiàng)：
1. 電力巡檢經(jīng)驗(yàn)：有電力巡檢或變電站、輸電線路檢查相關(guān)的無人機(jī)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能夠理解電力環(huán)境的特殊需求。
2. 嵌入式系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)：有嵌入式系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，能夠在無人機(jī)板載計(jì)算單元上進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和路徑規(guī)劃算法的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化。
3. 復(fù)雜環(huán)境中的自主導(dǎo)航經(jīng)驗(yàn)：具備在森林、城市、電力、室內(nèi)等復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)無人機(jī)自主導(dǎo)航和避障的經(jīng)驗(yàn)。
4. AI 與傳感器融合經(jīng)驗(yàn)：能夠使用深度學(xué)習(xí)等人工智能方法增強(qiáng)傳感器數(shù)據(jù)融合效果，如目標(biāo)檢測、姿態(tài)估計(jì)、路徑規(guī)劃等。
工作場景和實(shí)際挑戰(zhàn)：
該崗位的工作主要圍繞電力巡檢場景中的無人機(jī)自主飛行技術(shù)，工作場景包括：
l 在真實(shí)的電力線路或變電站環(huán)境中進(jìn)行無人機(jī)測試。；
l 分析并處理復(fù)雜電力環(huán)境下的 3D 數(shù)據(jù)，解決 GPS 信號受干擾或失效、傳感器數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳等問題；
l 設(shè)計(jì)和調(diào)試無人機(jī)的三維路徑規(guī)劃和避障算法，確保巡檢任務(wù)的安全性和精準(zhǔn)性。