Чем предстоит заниматься
-
Обрабатывать данные, собранные во время автомобильных заездов.
-
Восстанавливать и корректировать трек движения автомобиля.
-
Использовать фильтр Калмана для обработки навигационных данных.
-
Выполнять привязку трека к дорожной сети (map matching).
-
В варианте с расширенным аппаратным комплексом объединять данные: CAN; USB GPS; видео; навигационных источников.
-
Разрабатывать конвертер данных в формат, предусмотренный техническим заданием.
-
Проверять качество и корректность полученных партий данных.
-
Автоматизировать проверку данных с помощью Python.
-
Рассчитывать покрытие полигонов.
-
Участвовать в калибровочных заездах и анализировать результаты.
-
Выявлять проблемы в данных и определять причины их возникновения.
-
Взаимодействовать с инженером по интеграции сенсоров и руководителем проекта.
Что нам важно
Обязательно: -
Уверенный Python.
-
Опыт обработки и анализа данных.
-
Понимание принципов навигации и позиционирования.
-
Практический опыт работы с фильтром Калмана.
-
Понимание алгоритмов map matching / привязки к дорожной сети.
-
Умение работать с большими массивами данных.
-
Навыки автоматизации обработки и проверки данных.
-
Способность самостоятельно разбираться в качестве и структуре сырых данных.
-
Будет плюсом:
-
Опыт работы с GPS/GNSS.
-
CAN.
-
Видео и временными рядами.
-
Sensor fusion.
-
Геоданными и GIS.
-
NumPy / Pandas / SciPy.
-
Опыт работы с автомобильными или робототехническими системами.
- Опыт обработки данных с нескольких сенсоров.
Формат работы:
- Возможна полная и проектная занятость
- Удаленный формат работы