嗨，大家好！

我是蔚来汽车[NIO]自动驾驶团队的一员，负责多传感器融合定位、SLAM等领域的研发工作。目前，我们正在寻找新的队友加入我们。

我们团队研发的技术已经在多个功能场景成功量产。例如，高速城快领航辅助驾驶[NOP+] 功能于2022年发布，截至2023年10月，已在累积服务里程超过1亿公里。今年，还推出了技术更为复杂的城区领航功能，并通过群体智能不断拓展其可用范围。同时，在11月份发布了独特的高速服务区领航[PSP] 体验，实现了高速到服务区换电场景的全流程自动化和全程领航体验。此外，我们团队也参与了一些基础功能背后的研发，如AEB、LCC等。未来还有更多令人期待的功能发发布，敬请期待。

如果你对计算机视觉、深度学习、SLAM、多传感器融合、组合惯导等技术有着扎实的背景，不论是全职还是实习，我们都欢迎你加入我们的团队。有兴趣的话，可以通过微信联系我们：YDSF16。

全域领航辅助｜超3倍完成年度目标，提速规划节奏

NIO社招内推码: B89PQMZ 投递链接: https://nio.jobs.feishu.cn/referral/m/position/detail/?token=MTsxNzAzMjY0NzE2NTYyOzY5ODI0NTE1OTI5OTgxOTI2NDg7NzI2MDc4NjA0ODI2Mjk2NTU0MQ

This repo is divided into two parts, one is the basic algorithm, in the library folder. The other is the actual multi-sensor fusion algorithm (e.g. SLAM), in the app folder.

Detailed derivations can be found in: https://www.zhihu.com/column/slamTech

opencv, ceres, Eigen

chmod +x build.sh
./build.sh

Fuse wheel, visual, and GNSS in an Extended Kalman Filter.

For visual-wheel fusion, please refer to: https://zhuanlan.zhihu.com/p/270670373

For fusing of GNSS data, please refer to: https://zhuanlan.zhihu.com/p/330880853

You can select the sensors to participate in the fusion through the configuration file.

sys_config.enable_plane_update: 1
sys_config.enable_gps_update: 1

We used the KAIST dataset to test our method. https://irap.kaist.ac.kr/dataset/

For examples, please refer to the Example folder.

./RunKAISTData ${REPO_PATH}/TinyGrapeKit/app/FilterFusion/params/KAIST.yaml ${KAIST_PATH}

For any issues, please feel free to contact Dongsheng Yang: [email protected], [email protected]