Разработчик в службу локализации, карт и калибровок Автономного транспорта
Наша команда занимается обработкой данных с многочисленных сенсоров, установленных на борту ТС, чтобы создавать непротиворечивую картину окружающего мира и определять точное положение ТС и параметры его перемещения. Ищем сильных разработчиков на C++ с хорошей математической базой и специалистов в области локализации, реконструкций и калибровок.Локализация автономного ТС в городской черте и на шоссе
Вам предстоит заниматься поиском оптимального наложения лидарного скана на трёхмерную реконструкцию местности. Повышать качество определения собственной скорости ТС на основе данных с лидаров, радаров и камер. Улучшать предсказательную модель движения тягача с прицепом. Обеспечивать отказоустойчивость локализации во всех условиях. Построение и обновление лидарной карты
Вы будете развивать алгоритмы построения трёхмерных реконструкций мира на основе лидарных данных. Заниматься детекцией устаревания карты и создавать процессы её автоматического обновления. Масштабировать и оптимизировать облачные пайплайны обработки сенсорных данных. Работать над построением карты на борту автомобиля. Калибровка сенсоров
Нужно будет развивать алгоритмы сверхточного определения положения лидаров, камер и радаров на корпусе автомобиля. Ускорять и автоматизировать процесс калибровки сенсоров после сборки или ремонта и обеспечивать его надёжность. Детектировать раскалиброванность и исправлять её «на лету». Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend* Отлично владеете С++ * Имеете сильную математическую базу * Любите сложные и исследовательские задачи* Занимались локализацией, реконструкциями и калибровками (SLAM, visual/lidar/radar odometry, EKF, IMU, GNSS) * Решали задачи математической оптимизации и использовали солверы (ceres, g2o, gtsam) * Работали с большими распределёнными системами и пайплайнами обработки данных (Airflow, Dagster, MapReduce, YT, Postgres)
Вам предстоит заниматься поиском оптимального наложения лидарного скана на трёхмерную реконструкцию местности. Повышать качество определения собственной скорости ТС на основе данных с лидаров, радаров и камер. Улучшать предсказательную модель движения тягача с прицепом. Обеспечивать отказоустойчивость локализации во всех условиях. Построение и обновление лидарной карты
Вы будете развивать алгоритмы построения трёхмерных реконструкций мира на основе лидарных данных. Заниматься детекцией устаревания карты и создавать процессы её автоматического обновления. Масштабировать и оптимизировать облачные пайплайны обработки сенсорных данных. Работать над построением карты на борту автомобиля. Калибровка сенсоров
Нужно будет развивать алгоритмы сверхточного определения положения лидаров, камер и радаров на корпусе автомобиля. Ускорять и автоматизировать процесс калибровки сенсоров после сборки или ремонта и обеспечивать его надёжность. Детектировать раскалиброванность и исправлять её «на лету». Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend* Отлично владеете С++ * Имеете сильную математическую базу * Любите сложные и исследовательские задачи* Занимались локализацией, реконструкциями и калибровками (SLAM, visual/lidar/radar odometry, EKF, IMU, GNSS) * Решали задачи математической оптимизации и использовали солверы (ceres, g2o, gtsam) * Работали с большими распределёнными системами и пайплайнами обработки данных (Airflow, Dagster, MapReduce, YT, Postgres)