小鹏汽车机器人域控制器系统开发工程师
社招全职2年以上智能机器人板块地点：深圳 | 广州状态：招聘
工作描述
任职要求 1、全日制大学本科及以上，电子/电气，自动化，通信，计算机等相关专业； 2、熟悉Linux系统、嵌入式开发（C++/单片机）和算法原理，深入理解SLAM、运动控制等机器人算法的硬件实现需求； 3、熟悉英伟达、高通、地平线等主流硬件平台的系统设计，掌握各平台与算法的技术特性； 4、熟悉应用DDR、PCIe、GMSL、HDMI、Ethernet、EtherCAT等高速t通讯协议，具备信号定义能力； 5、熟悉深度相机、视觉传感器、力觉传感器、RTK、IMU等机器人常用传感器的原理及电路设计； 6、熟悉机器人开发流程或熟悉主流主机厂辅助驾驶产品开发流程； 7、良好的文档规范编写能力，良好的职业素养和全局观，优秀的沟通与组织协调能力，强团队合作意识，具备较好的抗压能力。 优先条件： 1、有397或850嵌入式平台开发经验…
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包括英文材料
Linux+
https://ryanstutorials.net/linuxtutorial/
Ok, so you want to learn how to use the Bash command line interface (terminal) on Unix/Linux.
https://ubuntu.com/tutorials/command-line-for-beginners
The Linux command line is a text interface to your computer.
https://www.youtube.com/watch?v=6WatcfENsOU
In this Linux crash course, you will learn the fundamental skills and tools you need to become a proficient Linux system administrator.
https://www.youtube.com/watch?v=v392lEyM29A
Never fear the command line again, make it fear you.
https://www.youtube.com/watch?v=ZtqBQ68cfJc
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
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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