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北京其它兼职程序员

ID：289204

Yunqi 身份已认证

SLAM算法工程师

公司信息：
北京箩筐时空数据有限公司

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
周六
周日
可工作日远程
可工作日驻场（离职原因）

所在区域：
北京
朝阳

技术能力

我本科985，硕士毕业于德国TU Darmstadt, 无人机方向。毕业设计做的是无人机系统辨识，了解固定翼无人机的空气动力学。第一份工作是在一个公司的高精地图团队，主攻激光SLAM, 擅长将现有开源的的算法加入到现成的SLAM框架中。能够将部分基于深度学习的算法部署上去。熟悉LOAM, Lego-Loam, LIO-SAM和Kimera等框架。能无障碍阅读国外论文。善于发掘现有算法的闪光点并加入到自己的项目中。熟悉的编程语言是：c++,python,matlab。常用PCL, GTSAM，G2O, ceres, OpenCV, Libtorch, Eigen, ROS。开发平台是Linux。可快速将github上的开源代码跑通。

项目经验

回环检测：调研传统手写回环检测描述子和深度学习回环检测描述子，最后将效果表现最好的Imaging Lidar 算法和 OverlapTransformer 算法加入到 LIO-SAM 框架中，分别用 KITTI 和 MULRAN数据集做测试。
多地图管理：调试多地图管理框架，把不同批次采集的地图数据做融合，改进点云配准算法，把ICP 替换成 SC2-PCR（CVPR 2022）算法，减少融合后地图的重影。给框架添加成对连续回环检测机制，避免假阳性回环导致地图融合错误。

案例展示

SLAM多地图管理

slam多地图管理，将不同时间段采集的地图的数据融合为同一个地图。由于地图上会有动态场景，如行进状态下的汽车，街边每天停的不同样式的汽车，这些会导致地图融合时效果不佳。我把传统的点云配准算法ICP换成了今年新发布的SC2-PCR算法，用鲁棒的点云配准算法实现更好的地图融合效果，图
点云配准算法C++复现

SC2-PCR算法原本是用python写的，不便加入到现成的SLAM框架中，我用Libtorch将它复现了一遍，也可实现点云配准。