포지션 상세
ROBROS는 Robot이 복잡한 실제 환경에서 스스로 위치를 인식하고 지도를 구축할 수 있도록 만드는 인재를 찾고 있습니다.
본 포지션은 센서 데이터를 기반으로 Robot의 Localization 및 Mapping을 수행하는 SLAM 알고리즘을 설계 · 개발하는 역할입니다. 다양한 센서 입력을 통합하여 실시간으로 정확하고 강건한 위치 추정 및 환경 인식을 가능하게 합니다
• Visual / LiDAR / Visual-Inertial SLAM 시스템 설계 및 구현
• Sparse / Dense Mapping 및 Loop Closure 알고리즘 개발
• Dynamic 환경에서의 Robust Localization 기술 개발
Multisensor Fusion
• Camera, LiDAR, IMU, Encoder 등 다양한 센서 데이터 통합
• Sensor calibration 및 synchronization pipeline 구축
실시간 시스템 최적화
• Low-latency SLAM을 위한 알고리즘 최적화
• Embedded / Edge 환경에서의 성능 최적화
검증 및 실제 적용
• Simulation 및 실제 Robot 환경에서 성능 검증
• Navigation 및 Motion Planning 모듈과의 통합
• SLAM / Localization 관련 알고리즘 이해 및 구현 경험
• Optimization (BA, Pose Graph), State Estimation (EKF, Factor Graph)에 대한 이해
• C++ / Python 기반 로보틱스 시스템 개발 경험
• ROS/ROS2 사용 경험
본 포지션은 센서 데이터를 기반으로 Robot의 Localization 및 Mapping을 수행하는 SLAM 알고리즘을 설계 · 개발하는 역할입니다. 다양한 센서 입력을 통합하여 실시간으로 정확하고 강건한 위치 추정 및 환경 인식을 가능하게 합니다
주요업무
SLAM 알고리즘 설계 · 개발• Visual / LiDAR / Visual-Inertial SLAM 시스템 설계 및 구현
• Sparse / Dense Mapping 및 Loop Closure 알고리즘 개발
• Dynamic 환경에서의 Robust Localization 기술 개발
Multisensor Fusion
• Camera, LiDAR, IMU, Encoder 등 다양한 센서 데이터 통합
• Sensor calibration 및 synchronization pipeline 구축
실시간 시스템 최적화
• Low-latency SLAM을 위한 알고리즘 최적화
• Embedded / Edge 환경에서의 성능 최적화
검증 및 실제 적용
• Simulation 및 실제 Robot 환경에서 성능 검증
• Navigation 및 Motion Planning 모듈과의 통합
자격요건
• Robotics, Computer Vision, AI 관련 석사/박사 또는 이에 준하는 경험• SLAM / Localization 관련 알고리즘 이해 및 구현 경험
• Optimization (BA, Pose Graph), State Estimation (EKF, Factor Graph)에 대한 이해
• C++ / Python 기반 로보틱스 시스템 개발 경험
• ROS/ROS2 사용 경험
