Job offer curation - ⁨LiDAR⁩

トラックを用いたレベル4自動運転システムに必要な 3D object detection / 3D lane detection / online HD map construction などの認識モデルのためのデータ基盤 / データパイプラインの設計・構築・運用を担っていただきます。 T2 では2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・利用できるクラウド基盤の構築を目指し、膨大な量の走行データから、認識モデル開発に必要となるデータを半自動的に収集し、データセットの構築までを1週間以内に実現するオペレーションを構築しております。 またクラウド上に96台の H200 が搭載された GPU クラスタを構築しており、国内最大規模の潤沢な計算リソースを用いた開発が可能です。

トラックを用いたレベル4自動運転システムの開発を担います。自動運転は周囲の環境を高精度に認識し安全かつ快適な走行経路に車両を導くというタスクです。様々な技術的チャレンジがあり、機械学習、数理最適化、シミュレーション、組み込みシステムなど幅広い分野で人材を募集しています。 本ポジションでは、自動運転車両の自己位置推定に関する機能の開発をリードし、高精度かつロバストな自己位置推定システムの実現に貢献していただきます。様々なセンサーデータ（LiDAR、カメラ、GNSS、IMUなど）を統合し、車両が正確かつ安定的に自己位置を特定できるアルゴリズムの研究開発、実装、テスト、最適化までを一貫して担当します。 または、自動運転車両が走行中に収集したセンサーデータから、動的な環境変化や一時的な情報を学習・蓄積する経験地図（Experience Map） 機能の開発をリードし、刻々と変化する環境（工事、路上障害物、一時的な車線変更など）に適応可能な自動運転システムの実現に貢献していただきます。 ■職務内容 Localizationアルゴリズムの研究開発 　- LiDARベースのSLAM、Visual SLAM、GNSS-IMU統合、高精度マップマッチングなど、多様なLocalization手法に関する最新の研究動向を常に把握し、適用可能性を評価・検証 　- 車両の現在位置と姿勢を正確に推定するための新規アルゴリズムの設計、開発、および既存アルゴリズムの改善 経験地図作成アルゴリズムの研究開発 　- 車両が走行中に収集するLiDAR、カメラ、レーダーなどのセンサーデータから、走路や動的なオブジェクト、一時的な道路状況（工事区間、車線規制、水たまりなど）などを検出し、地図情報として表現するアルゴリズムの研究開発 　- これらの情報を既存の高精度地図と統合し、リアルタイムで更新・維持するアルゴリズムの研究開発 ソフトウェア実装と最適化 　- C++を用いて、開発したアルゴリズムの効率的なソフトウェア実装 　- 組み込みシステムや車載プラットフォームでのリアルタイム性能を考慮したコードの最適化 　- パフォーマンスボトルネックの特定と改善 テストと検証 　- シミュレーション環境および実車両を用いた開発した機能のテストと検証 　- 評価指標（精度、ロバスト性、レイテンシなど）に基づいた性能評価とレポート作成 　- データログ分析に基づく問題特定と改善

トラックを用いたレベル4自動運転システムの開発を担います。本ポジションでは、自動運転に用いる各種センサー（LiDAR、RADAR、カメラ、GNSS、INS、IMU）の仕様検討・選定から評価、キャリブレーション、設備設計に至るまで、センサーシステム全体の構築をリードしていただきます。 また、センサーの高精度な取り扱いやインテグレーションを実現するためのキャリブレーション設備の設計・開発や、外部ベンダーとの協業による調達・検収業務にも携わります。センサー起因の不具合に対してもトラブルシューティングを行い、システムの安定運用に貢献していただきます。 ■業務内容 自動運転システムで使用するセンサー（LiDAR / RADAR / カメラ / GNSS / INS / IMU）の要求仕様定義、選定、調達 センサーの性能評価、ベンチマーク、トラブルシューティング 各種センサーのキャリブレーション手法の開発・実施 キャリブレーション設備（ハード・ソフト）の設計、導入、運用 センサーの取り付けに関わる構造設計との連携 外部委託先との技術調整、業務管理、納品検収 実車両を用いたセンサーシステムの動作確認および精度検証