Ich werde eine LiDAR-basierte hierarchische Lokalisierungs-Pipeline aufbauen

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Rukon Uddin
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Über diesen Service

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LiDAR Hierarchical Localization (HLoc) Experte


Suchst du ein genaues Lokalisierungssystem mit LiDAR-Punktwolkenkarten?

Ich kann eine vollständige Hierarchische Lokalisierungs (HLoc)-Pipeline entwickeln, die Kamerabilder oder Sensordaten innerhalb einer vorgefertigten LiDAR-Karte lokalisiert. Egal, ob du an autonomen Robotern, Drohnen, Lagerautomatisierung, Flughafen-Navigation oder Forschungsprojekten arbeitest – ich kann dir helfen, eine robuste Lokalisierungslösung zu bauen.


Was ich machen kann

LiDAR-Karten-Erstellung

Hierarchische Lokalisierung (HLoc)

Bild-zu-LiDAR-Lokalisierung

Punktwolkenverarbeitung

Merkmalextraktion und -abgleich

Posenschätzung (6DoF)

ROS/ROS2-Integration

FAST-LIVO2-Integration

Kamera-LiDAR-Kalibrierung

GPS-freie Lokalisierung

Visuelle Lokalisierung

Sensormischung

Implementierung in Python und C++

Lieferumfang

  • Vollständiger Quellcode
  • Installationsanleitung
  • Dokumentation
  • Testergebnisse
  • Demovideo (optional)
  • Bereitstellungsunterstützung

Tools & Technologien

  • HLoc
  • COLMAP
  • PyTorch
  • OpenCV
  • ROS / ROS2
  • FAST-LIVO2
  • Python
  • C++
  • Docker
  • LiDAR-Punktwolkenverarbeitung

Warum mit mir arbeiten?

  • Mehr als 4 Jahre Erfahrung in AI und Computer Vision
  • Berufserfahrung in Robotik und Lokalisierung
  • Fundierter Hintergrund in LiDAR- und visueller Lokalisierung
  • Sauberer, gut dokumentierter Code
  • Schnelle Kommunikation

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Rukon Uddin

AI Engineer

  • AusBangladesch
  • Mitglied seitJuli 2026
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde
  • Sprachen

    Englisch, Arabisch, Spanisch
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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