无人机导航算法工程师

岗位职责：
负责利用无人机获取的电网点云数据（包括3D高斯、倾斜摄影、激光雷达、深度相机等类型）进行处理与智能识别；
研发基于点云数据的三维目标检测、点云语义分割、电力设备部件识别、线路/杆塔提取及树障分析等算法，支撑输电、变电、配电等多场景下的感知系统建设；
承担项目研究方案设计、成果总结及相关技术文档的编写工作。

核心技能要求：
1.3D点云处理技术
掌握点云数据处理基本流程，如去噪、分割、配准和特征提取等操作。
了解常用算法，包括ICP配准、DBSCAN/欧式聚类、RANSAC以及PointNet/PointNet++等深度学习模型。
熟练使用PCL(PointCloudLibrary)、Open3D、PyTorch3D等工具库。

2.计算机视觉与深度学习
熟悉主流3D目标检测方法（如PointPillars、PV-RCNN）和分割模型（如PointCNN）。
具备多传感器融合经验，掌握LiDAR、RGB相机与IMU之间的标定及联合数据处理流程。

教育背景和经验要求：
1.学历要求：计算机科学、电子工程、自动化、航空航天工程、测绘与遥感等相关专业硕士及以上学位。
2.行业经验：具有电网数字孪生、智能巡检、三维运维系统相关项目经历，尤其在电力领域使用无人机开展巡检工作的实践经验者优先，熟悉变电站、输配电线路巡检规范更佳。
3.科研能力：在国际顶级会议或期刊发表过3D感知方向论文者优先考虑。

工作场景和实际挑战：
该岗位聚焦于电力巡检场景中的无人机自主飞行应用，主要工作环境包括：
在真实运行的输电线路或变电站现场开展无人机飞行测试；
基于激光雷达实现障碍物检测与点云分割，应对GPS信号受限或丢失、传感器数据质量不稳定等情况；
分析并处理复杂电力环境中的三维点云数据，完成变电站点云中关键部件的感知功能实现。