vivo多传感器姿态融合算法工程师
社招全职4年以上研发类地点：杭州 | 深圳状态：招聘
工作描述
岗位职责
一、惯性导航与姿态解算
1、主导基于 IMU 的高精度姿态解算算法研究，深入处理陀螺仪零偏、加速度计噪声、温漂等误差源的建模与在线标定
2、研究四元数/旋转矩阵/李群 SE(3) 等姿态表达方式在数值稳定性与计算效率上的权衡，设计适合嵌入式实时运行的解算框架
3、针对云台高动态旋转场景，研究 IMU 预积分、积分误差补偿与姿态重置策略，抑制长时间运行下的漂移累积
二、多传感器融合
1、设计 IMU + 视觉 + 磁力计 + 气压计 + GPS 等多源传感器的融合架构，根据场景动态切换融合权重与观测模型
2、研究基于扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、因子图优化（GTSAM/g2o）的紧耦合/松耦合融合方案，分析各方案在精度、延迟、鲁棒性上的工程取舍
3、解决多传感器时间戳对齐、外参标定、数据异步等工程问题，保障融合系统在真实硬件上的可靠运…登录查看完整工作描述
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包括英文材料
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
SLAM+
https://docs.mrpt.org/reference/latest/tutorial-slam-for-beginners-the-basics.html
[英文] SLAM for Dummies
https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/119149/16-412j-spring-2005/contents/projects/1aslam_blas_repo.pdf
A Tutorial Approach to Simultaneous Localization and Mapping
https://ouster.com/insights/blog/introduction-to-slam-simultaneous-localization-and-mapping
SLAM is an essential piece in robotics that helps robots to estimate their pose – the position and orientation – on the map while creating the map of the environment to carry out autonomous activities.
[英文] What Is SLAM?
https://www.mathworks.com/discovery/slam.html
How it works, types of SLAM algorithms, and getting started
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