⁨LiDAR⁩関連の求人⁨21⁩選

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設計や学習パイプラインの構築に携わっていただきます。 現在 T2 では LiDAR / radar / camera を用いたマルチモーダルな認識モデルを開発しており、開発したモデルは既に実車両にデプロイされ、公道走行でリアルタイムに動作しております。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。

大型トラックによるレベル4自動運転システムの開発において、テストドライバー業務やドライバー教育、車両の改修などを担当していただきます。 試験車両の運転を通じて、自動運転および手動運転での走行試験やデータ収集を行い、試験の結果をもとに、開発チームへ改善点やレポート等にてフィードバックしていただきます。さらに、車両の組立・保守・改造にも関わっていただきます。 また、テストドライバーとして必要なスキルや知識を教える教育・育成も行っていただきます。走行操作、データ分析、課題抽出などを理論と実技の両面から指導し、育成カリキュラムの企画や改善にも携わっていただきます。 - 公道・物流施設内・テストコースでのテストプロトコル の実行 - 運送オペレーション評価項目や基準の策定とその結果レポート - シミュレーターや計測機器の活用支援 - 実験車両のメンテナンス管理及びドライバー管理 - 各実験・検証・評価における各種管理及び体制構築 　- 実験・検証・評価の実施管理 　- 評価体制の構築 　- 安全管理 　- 運行管理等 - テストドライバー育成カリキュラムの企画・改善・管理 　- 座学研修（車両挙動、評価手法、安全管理など）の実施 　- 走行試験の実技指導（一般道・高速・テストコース） 　- ドライバー評価およびフィードバック - 他部門（開発・品質・安全）との連携 - 上記に付随する各種業務

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