Computer Vision Engineer
Описание
Задачи, которые предстоит решать - Разработать конвейер калибровки камеры (внутренние параметры + дисторсия) с использованием калибровочных досок (ArUco/шахматная). - Вычислить внешние параметры камеры: точные углы установки (Pitch/Roll/Yaw) и высоту над объектами с погрешностью не хуже 1 градуса и 5 см. - Реализовать проекцию 3D-координат для наложения AR-объекта на видеопоток. - Разработать алгоритм сглаживания и компенсации вибраций на основе данных IMU (акселерометр/гироскоп) и GNSS (фильтр Калмана или комплементарный фильтр). - Интегрировать решение в под Linux на встраиваемом ARM с ограниченной памятью. Требования: - Понимание 3D-геометрии: системы координат, матрицы поворота, кватернионы, проективные преобразования. - Опыт калибровки камер: расчёт intrinsic/extrinsic параметров с помощью OpenCV, Kalibr или MATLAB. - Знание методов сенсорной интеграции: фильтр Калмана (EKF), комплементарный фильтр для слияния GNSS/RTK и IMU. - Опыт разработки на C++/Rust/Python под Linux, включая работу с многопоточностью и профилированием производительности. - Практический опыт в составлении документации и тестировании на реальном железе. Будет плюсом - Опыт работы с ARM-архитектурой. - Знание OpenCV (только модули калибровки, без тяжёлого трекинга/ML). - Навыки работы с ROS/ROS2 или другими фреймворками для робототехники. - Опыт разработки ADAS-систем или парковочных ассистентов для автомобилей. - Понимание работы с IMU (акселерометр, гироскоп, магнитометр) и компенсации дрейфа. - Понимание принципов работы GNSS/RTK и пересчёта координат (LLA, ECEF, ENU). Условия: - Проектная работа. - Полный цикл: от калибровки на полигоне до интеграции в финальное приложение. - Возможна удалённая работа с периодическими выездами на тесты.