控制算法工程师/专家

主要职责 1. 多传感器融合算法开发： （1）基于 IMU（加速度计、陀螺仪、磁力计） 和 电机编码器 开发高性能姿态融合算法（如 EKF, UKF, ES-EKF 或互补滤波）。 （2）负责 3D 旋转表示（四元数、旋转矩阵、欧拉角）的转换与数学推导，解决万向节死锁和奇异点问题。 （3）探索视觉信息（如光流、SLAM 位姿）与惯性导航的深度融合。 2. 传感器建模与标定： （1）建立精细的传感器误差模型，负责 IMU 的零偏不稳定性（Bias）、比例因子、非正交误差的在线/离线标定。 （2）设计温度补偿算法，解决传感器在不同工作温度下的数据漂移问题。 3. 振动分析与抑制： （1）分析云台系统的结构共振和电机高频噪声，设计高性能的数字滤波器（FIR, IIR, 陷波器）。 （2）优化动态环境下的加速度补偿策略，确保在离心力或大幅度晃动下的水平面检测精度。 4. 工程落地与性能评估： （1）在嵌入式芯片（ARM/DSP）上实现算法，针对算力瓶颈进行定点化优化或矩阵运算优化。 （2）构建高精度的算法评估系统（如使用高精度转台或光学捕获系统进行 Benchmark 验证）。 任职要求 必备条件： 1. 专业背景：研究生及以上学历，导航制导与控制、机器人学、信号处理、数学或相关专业，5 年以上姿态解算经验。 2. 核心理论： （1）精通卡尔曼滤波家族算法及其在姿态估计中的应用。 （2）深入理解 SO(3) / SE(3) 李群李代数，能熟练处理时变坐标系下的姿态变换。 （3）扎实的信号处理基础，熟悉时域/频域分析及各类数字滤波器设计。 3. 数学功底：精通概率统计、随机过程模型及最优化理论。 4. 编程技能：精通 C/C++（具备良好的位运算和内存管理意识），熟练使用 MATLAB 或 Python 进行算法建模。 优先考虑： 1. 有惯性导航（INS）、组合导航或 VIO（视觉惯性里程计）开发经验。 2. 熟悉常见 IMU 芯片的物理特性及噪声特性。 3. 有成功处理高频振动环境下姿态解算失效问题的经验。 4. 熟悉电机 FOC 控制原理，了解电流环对姿态反馈的实时性要求。