崗位職責(zé)：
1.多傳感器數(shù)據(jù)融合：研發(fā)并部署適用于電力巡檢無人機的多源傳感器融合方案，整合LiDAR、RGB相機、紅外成像、IMU、GPS等數(shù)據(jù)流，為三維建圖、精準(zhǔn)定位與目標(biāo)檢測提供高可靠性感知支持。
2.三維環(huán)境建模與數(shù)據(jù)處理：構(gòu)建并優(yōu)化面向電力設(shè)施的3D點云處理流程，實現(xiàn)對電塔、導(dǎo)線、障礙物及變電站的精細化三維重建，保障無人機在復(fù)雜電力場景中的環(huán)境理解能力。
3.路徑規(guī)劃與避障：開發(fā)適用于輸電線路、電塔周邊及變電站區(qū)域的路徑規(guī)劃算法，融合三維空間信息與環(huán)境特征，實現(xiàn)安全、高效、動態(tài)的飛行路徑生成與障礙規(guī)避。
4.精確定位與自主導(dǎo)航：基于多傳感器協(xié)同，提升無人機在電力巡檢任務(wù)中的定位穩(wěn)定性與導(dǎo)航精度，確保作業(yè)過程的可重復(fù)性與數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性。
5.故障檢測與異常處理：針對電力環(huán)境中可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)異常或傳感器失效問題，設(shè)計魯棒的檢測與容錯機制，增強系統(tǒng)整體運行的可靠性與容災(zāi)能力。
6.算法測試和優(yōu)化：在真實電力巡檢條件下開展算法驗證，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)融合與路徑規(guī)劃模塊的實時性能與抗干擾能力。

資格要求：
1.多傳感器融合技術(shù)：精通卡爾曼濾波（KalmanFilter）、擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）以及點云與圖像融合等相關(guān)算法，具備實際工程應(yīng)用經(jīng)驗。
2.3D點云處理與建模：掌握點云去噪、濾波、配準(zhǔn)、分割等處理技術(shù)，熟悉基于點云的三維建模與障礙物識別方法，能夠支撐電力場景下的環(huán)境感知需求。
3.SLAM與定位：熟練掌握SLAM技術(shù)體系，特別是激光SLAM和視覺SLAM（如ORB-SLAM、LIO-SAM），可在弱GPS或無GPS環(huán)境下實現(xiàn)高精度定位。
4.強化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃算法設(shè)計：具備基于強化學(xué)習(xí)（如深度Q網(wǎng)絡(luò)、策略梯度、Actor-Critic架構(gòu)）的路徑規(guī)劃算法開發(fā)能力，支持無人機在未知或動態(tài)環(huán)境中自主決策與路徑優(yōu)化。
5.路徑規(guī)劃算法：熟悉Dijkstra、A*、RRT等經(jīng)典路徑搜索算法，并能將其與強化學(xué)習(xí)策略結(jié)合，應(yīng)用于三維空間中的避障與航跡優(yōu)化。
6.編程能力：熟練使用C++和Python進行算法開發(fā)，具備良好的代碼實現(xiàn)與性能調(diào)優(yōu)能力，可高效處理復(fù)雜計算任務(wù)。
7.機器視覺與圖像處理：具備計算機視覺基礎(chǔ)，掌握CNN、RNN、Transformer等深度學(xué)習(xí)模型，用于目標(biāo)檢測、跟蹤等任務(wù)，在電力場景中完成對電塔、導(dǎo)線、絕緣子等關(guān)鍵部件的識別與導(dǎo)航輔助決策。
8.無人機控制系統(tǒng)知識：了解無人機飛行控制原理，熟悉姿態(tài)控制、導(dǎo)航邏輯與任務(wù)執(zhí)行機制，能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)可控的自動飛行功能。
9.開發(fā)工具和框架：熟練運用ROS、PCL、OpenCV、Gazebo等開發(fā)平臺；熟悉PX4、Ardupilot等飛控系統(tǒng)及仿真環(huán)境搭建。

教育背景和經(jīng)驗要求：
1.學(xué)歷要求：計算機科學(xué)、電子工程、自動化、航空航天、測繪遙感、機器人等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
2.相關(guān)經(jīng)驗：曾在科研機構(gòu)或企業(yè)參與多傳感器融合、導(dǎo)航感知類項目，具有無人機巡檢、三維數(shù)據(jù)處理、路徑規(guī)劃等實際開發(fā)經(jīng)驗，尤其在電力行業(yè)有無人機應(yīng)用背景者優(yōu)先。
3.研究背景：在高水平會議或期刊發(fā)表過多傳感器融合、三維建模或路徑規(guī)劃方向論文者更佳。

加分項：
1.電力巡檢經(jīng)驗：具備輸電線路、變電站等電力設(shè)施的無人機巡檢項目經(jīng)歷，理解電力作業(yè)的安全規(guī)范與特殊環(huán)境挑戰(zhàn)。
2.嵌入式系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗：擁有嵌入式平臺開發(fā)背景，能在無人機機載計算單元上部署并優(yōu)化數(shù)據(jù)融合與路徑規(guī)劃算法。
3.復(fù)雜環(huán)境中的自主導(dǎo)航經(jīng)驗：具備森林、城市、室內(nèi)或電力設(shè)施等復(fù)雜場景下無人機自主飛行與避障的實際經(jīng)驗。
4.AI與傳感器融合經(jīng)驗：能夠結(jié)合深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)提升傳感器融合效果，應(yīng)用于目標(biāo)識別、位姿估計、路徑?jīng)Q策等環(huán)節(jié)。

工作場景和實際挑戰(zhàn)：
該崗位聚焦于電力巡檢場景下的無人機智能飛行技術(shù)研發(fā)，主要工作內(nèi)容包括：
l在真實輸電線路或變電站現(xiàn)場開展無人機飛行測試與數(shù)據(jù)采集；
l針對電力環(huán)境中的GPS信號遮擋、多路徑干擾、傳感器噪聲等問題，分析并處理三維感知數(shù)據(jù)；
l設(shè)計并迭代三維路徑規(guī)劃與避障算法，確保無人機在高風(fēng)險電力設(shè)施區(qū)域安全、精確執(zhí)行巡檢任務(wù)。