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目前自动驾驶行业日趋火热，除了原有自动驾驶第一梯队的百度，一些知名大厂如华为、小米、OPPO等纷纷入局。新造车势力和自动驾驶初创公司更是如雨后春笋：图森、智加科技、Momenta、文远知行、小马智行、西井科技、地平线、蔚来汽车、小鹏汽车都在不惜重金研发自己的L2~L4级别的自动驾驶产品，自动驾驶的落地场景越来越清晰，资本更加青睐，已有相关公司实现上市或准备上市中，而这伴随而来的则是更多的具备丰厚待遇的工作机会。

地图定位算法是自动驾驶模块的核心，而激光SLAM则是地图定位算法的关键技术，其重要性不言而喻，在许多AI产品中应用非常多（包括但不限于自动驾驶、移动机器人、扫地机等）。相比于传统的视觉传感器，激光传感器具备精度高，不易受环境干扰的特质，其衍生的地图定位算法更容易实践落地。且随着激光传感器的降价，新型激光雷达的研发，未来具备自动驾驶功能的车辆几乎都会选择激光雷达方案。越来越多的自动驾驶公司将激光雷达作为自动驾驶感知模块的传感器，与此同时带来的则是重金招聘相关算法工程人才，下面是某招聘网上对激光SLAM岗位的要求及待遇：

资源目录

——————\计算机教程BTDLG\09-其他\532-3D视觉工坊 基于LOAM框架的3D激光SLAM：源码剖析与算法优化1期
├─1、激光SLAM概述.mp4            9.6MB
├─2、激光SLAM前端里程计精讲（上篇）.mp4            227.31MB
├─3、激光SLAM前端里程计精讲（下篇）.mp4            178.5MB
├─4、激光SLAM后端优化精讲（上篇）.mp4            125.99MB
├─5、激光SLAM后端优化精讲（中篇）.mp4            224.16MB
├─6、激光SLAM后端优化精讲（下篇）.mp4            447.94MB
├─7、3D激光SLAM算法实战应用（上篇）.mp4            259.89MB
├─8、3D激光SLAM算法实战应用（下篇）.mp4            176.21MB
├─9、其他激光SLAM框架算法概述.mp4            176.19MB

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