导航算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深入导航定位算法，成为领域技术大牛
• 项目管理路线：带领团队负责无人机导航系统整体方案
• 业务拓展路线：从算法转向产品化，推动导航技术在物流、巡检等场景落地
• 负责经典惯性/卫星组合导航算法在无人机上的优化实施
• 研发多传感器融合导航算法，提升GPS拒止场景定位精度
• 集成算法至飞控系统，进行嵌入式平台性能优化与实机测试
• 精通组合导航算法（卡尔曼滤波、因子图优化）及SLAM技术
• 熟练使用C++/Python，熟悉ROS/ROS2开发
• 有MEMS-IMU处理或嵌入式系统优化经验，了解RTK/UWB

申请策略

• 了解京东物流无人机业务动态，在面试中展示对行业痛点的思考
• 准备一个完整的导航项目案例，从算法到嵌入式实现
• 突出组合导航或SLAM项目经验，尤其是多传感器融合
• 强调嵌入式优化经验，如ARM/FPGA性能调优
• 展示ROS/ROS2开发经历，以及实机测试案例
• 如有无人机相关项目或比赛，重点描述
• 深入复习卡尔曼滤波、因子图等理论知识
• 实践ROS2编程和仿真工具

面试指南

• 对于算法问题，先阐述基本原理，再结合自己的项目经验说明实际应用和调优
• 对于工程问题，强调系统性思维，从问题定义、方案设计、实验验证到迭代改进
• 准备具体数据或指标支撑你的观点
• 请你详细解释卡尔曼滤波在组合导航中的应用，如何处理非线性情况？
• 在多传感器融合中，如何处理不同传感器的时间同步和坐标对齐？
• 如何解决GPS拒止环境下的定位漂移问题？
• 你有过无人机飞控系统集成的经验吗？描述一个调试困难及解决方案
• 你对因子图优化有什么理解？与卡尔曼滤波相比有何优劣？