岗位描述
1.核心算法开发与优化：负责手持云台/相机增稳算法的设计、实现与迭代，包括但不限于姿态解算、传感器融合（IMU、陀螺仪、加速度计）、PID控制、自适应滤波（如卡尔曼滤波、互补滤波）等。 研发和优化智能跟随算法，实现对人、脸、物体等目标的自动识别与平滑跟踪。开发全景拍摄、延时摄影、希区柯克式变焦等创意拍摄模式的云台运动控制逻辑。 2.传感器数据处理：负责对IMU、电机编码器、视觉传感器等多源数据进行采集、校准、滤波和融合，以精确感知云台和设备的实时运动状态。解决传感器噪声、温漂、零偏等实际问题，提升数据的准确性和可靠性。 3.控制系统设计与仿真：建立云台系统的动力学模型和数学模型。设计先进的控制策略（如现代控制理论），确保云台响应快速、稳定且无超调。利用Matlab/Simulink等工具进行算法仿真和验证，提前预测和解决潜在问题。 4.嵌入式平台实现与调试：将算法高效地移植到嵌入式平台（如ARM Cortex-M系列），并进行深度优化，确保在资源受限的环境下稳定、低功耗运行。与硬件工程师协作，进行电机选型、驱动调试，解决电机抖动、共振等硬件相关问题。 5.测试与验证：设计全面的测试方案，在实验室和真实场景下对算法性能进行定量和定性评估。分析并解决测试过程中出现的各类问题，如跟随丢失、抖动、响应迟钝等，持续提升用户体验。 6.技术预研与创新：跟踪业界最新的计算机视觉、控制理论、机器学习等技术，探索其在云台产品中的应用可能性，如基于深度学习的跟踪算法、更智能的拍摄场景识别等。 1. 学历与专业：硕士及以上学历，自动化、控制科学与工程、计算机科学、电子信息、机器人、导航制导等相关专业。特别优秀的本科生也可考虑。 2.扎实的理论基础： 控制理论：精通经典PID控制、现代控制理论（状态空间法）、自适应控制等。 滤波与融合：深入理解并实践过卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、互补滤波等传感器融合算法。 数学基础：具备扎实的线性代数、矩阵论、概率论与数理统计、微积分基础。 3.丰富的技术经验： 编程能力：熟练掌握 C/C++，具备在嵌入式Linux或RTOS系统上的开发经验。 仿真工具：熟练使用Matlab/Simulink进行控制系统建模、仿真和代码生成。 算法经验：拥有实际的图像稳定或物体跟踪算法开发经验，熟悉IMU等惯性传感器特性。 4.问题解决能力：具备强烈的责任心、出色的逻辑思维和独立解决问题的能力，能够分析和调试复杂的系统性问题。 优先考虑项 1.计算机视觉经验：熟悉OpenCV，对目标检测、跟踪（如KCF, SORT, DeepSORT）、图像特征点提取与匹配等有实际项目经验。了解深度学习在目标跟踪领域的应用。 2.嵌入式与硬件知识：熟悉STM32等主流MCU的开发，了解SPI、I2C、UART等通信协议。对电机（无刷电机、步进电机）及其驱动（FOC算法）有基本了解。 3.产品化经验：有成功将算法落地到消费级电子产品（如手机、相机、无人机、稳定器）的经验，对性能、功耗、成本有深刻理解。 4.个人素质：良好的团队协作精神和沟通能力。对技术有热情，有强烈的求知欲和学习能力。 学历要求: UNDERGRADUATE-AND-ABOVE 发布日期: 2026-05-17 工作经验: 999年 学历要求: 本科及以上