樊女士 17分钟前在线已认证

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职位介绍: 岗位职责 1. 负责基于视觉与惯性传感器（腕部 IMU）的紧耦合视觉惯性里程计（VIO）算法的方案设计与开发，满足具身智能数据采集系统中高精度、高频率的 6DoF 位姿估计需求； 2. 负责多传感器系统的时空同步优化，完成离线/在线的传感器外参联合标定及时间延迟标定，确保异构数据的时间严格对齐； 3. 针对机器人遥操作及真实数据采集场景中的大动态运动（运动模糊）、高频震颤及局部视觉遮挡等复杂工况，优化 IMU 预积分及状态估计滤波器设计，提升算法的鲁棒性与系统运行的稳定性； 4. 负责将视觉特征（如二维码、红外光点等）与惯性数据深度融合，配合模型训练需求，输出平滑、连续的手部动作轨迹数据； 5. 负责 VIO 算法在便携式计算平台或 PC 端的工程化部署，优化核心进程的算力占用及调度策略，保障系统的实时响应能力。职位要求岗位要求 1. 硕士及以上学历，2年以上视觉 SLAM 或多传感器融合算法开发经验，具备扎实的线性代数、概率论、多视图几何及机器人学理论基础； 2. 深入理解 IMU 运动学及预积分理论，熟练掌握基于滤波（如 EKF、MSCKF）或基于图优化（Factor Graph）的状态估计算法，能够独立推导误差状态方程及雅可比矩阵； 3. 具备优秀的编程能力，熟练掌握 Linux 环境与 C/C++ 开发，精通 Eigen、OpenCV、PCL 等基础库，熟练使用 Ceres、GTSAM 或 g2o 等至少一种非线性优化库； 5. 深入掌握主流开源视觉惯性里程计框架，具备底层代码的二次开发及架构重构能力，而非单纯调用接口；具备视觉二维码追踪、主动红外光学追踪系统开发经验，或具有机械臂遥操作（Teleoperation）系统开发经验 6. 具有丰富的真实硬件传感器联调与处理经验，能快速定位并独立解决传感器时间戳未对齐、IMU 零偏漂移及标定失效等实际工程问题；

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：科技推广服务

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