Costruirò una pipeline di localizzazione gerarchica basata su LiDAR

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Rukon Uddin
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Esperto di Localizzazione Gerarchica LiDAR (HLoc)


Hai bisogno di un sistema di localizzazione preciso usando mappe di point cloud LiDAR?

Posso sviluppare una pipeline completa di Localizzazione Gerarchica (HLoc) che localizza immagini della fotocamera o dati sensoriali all’interno di una mappa LiDAR pre-costruita. Che tu stia lavorando su robot autonomi, droni, automazione di magazzini, navigazione aeroportuale o progetti di ricerca, posso aiutarti a creare una soluzione di localizzazione robusta.


Le cose che posso fare

Generazione di mappe LiDAR

Localizzazione Gerarchica (HLoc)

Localizzazione immagine-a-LiDAR

Elaborazione di point cloud

Estrazione e matching di feature

Stima della posa (6DoF)

Integrazione ROS/ROS2

Integrazione FAST-LIVO2

<p Calibrazione fotocamera-LiDAR

Localizzazione senza GPS

Localizzazione visiva

Fusion sensoristica

Implementazione in Python e C++

Deliverables

  • Codice sorgente completo
  • Guida all’installazione
  • Documentazione
  • Risultati dei test
  • Video demo (opzionale)
  • Supporto alla distribuzione

Strumenti & tecnologie

  • HLoc
  • COLMAP
  • PyTorch
  • OpenCV
  • ROS / ROS2
  • FAST-LIVO2
  • Python
  • C++
  • Docker
  • Elaborazione di point cloud LiDAR

Perché lavorare con me?

  • Oltre 4 anni di esperienza in AI e Computer Vision
  • Esperienza professionale in robotica e localizzazione
  • Solido background in LiDAR e localizzazione visiva
  • Codice pulito e ben documentato
  • Comunicazione rapida

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Rukon Uddin

AI Engineer

  • DaBangladesh
  • Membro dalug 2026
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Lingue

    Inglese, Arabo, Spagnolo
AI/ML engineer with 5 years building the harder side of applied AI: LiDAR SLAM, sensor fusion, and vision-language model deployment on edge hardware. I built a LiDAR-based 3D mapping pipeline (FAST-LIVO2) fusing LiDAR, IMU, and camera data, plus a vision-based navigation system for visually impaired users running live at Hong Kong Airport on minimal VRAM. I specialize in making it run fast and reliably on real hardware. Top 4% finisher, TensorFlow-sponsored Kaggle competition. Robotics, sensor fusion, real-time systems, or edge deployment — let's talk.

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