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1. 融合高德导航、感知车道线、红绿灯、SDmap等信息为两段式端到端自动驾驶系统中的预测规划模型提供路径推理数据,使自动驾驶摆脱高成本的高精地图; 2. 优化无图中的静态感知要素标注规范,为一段式端到端模型训练提供真值数据,推动算法迭代; 3. 通过设计更加通用的地图数据表达模型来提升复杂路口等复杂场景的泛化能力; 4. 通过云端融合成图,实现众包矢量建图; 5. 持续探索低成本制图工具和地图数据方案。
1. 计算机、车辆工程、人工智能等相关专业硕士及以上学历,3年以上NOA系统研发经验; 2. 熟悉OSM、shapefile,opendrive等标准地图数据格式,熟悉主流图商数据,如腾讯HDAir、四维HDLite、百度LD等; 3. 掌握C++、python等编程语言,熟悉ROS中间件的使用; 4. 良好的沟通和团队协作能力、能够独立分析问题; 5. 学习能力突出、喜欢不断学习和探索新技术。



