VIO và SLAM. Phát triển và cải tiến VIO/VINS, SLAM (stereo, mono-inertial), loop closure và quản lý bản đồ; xử lý các tình huống khó: thiếu texture, ánh sáng yếu, chuyển động nhanh, rung do cánh quạt, mất bám đặc trưng.
LIO và cảm biến khoảng cách. LiDAR/dToF-Inertial Odometry với cảm biến độ phân giải thấp, trường nhìn hẹp; kết hợp với camera để tăng độ bền và khôi phục tỉ lệ (scale).
Sensor fusion. Thiết kế bộ ước lượng trạng thái (EKF/ESKF/UKF, factor graph, smoothing) hợp nhất IMU, camera, ToF/LiDAR, khí áp, la bàn từ, GNSS/RTK, optical flow; xử lý bất đồng bộ, độ trễ và ngoại lai; kiểm tra tính nhất quán của covariance.
Hiệu chuẩn và đồng bộ. Hiệu chuẩn tham số nội/ngoại camera - IMU - ToF, ước lượng lệch thời gian, đồng bộ phần cứng (PPS, trigger); đặc trưng nhiễu IMU (Allan variance).
Mô phỏng. Xây dựng môi trường mô phỏng (Gazebo, Isaac Sim, Unreal/Unity hoặc tương đương) với mô hình cảm biến và động lực học UAV; SITL/HITL, tái hiện log bay, hồi quy tự động trên CI.
Đánh giá và benchmark. Đo ATE/RPE, độ bền và độ trễ trên dataset công khai (EuRoC, TUM-VI, Hilti...) và dữ liệu bay thực; viết công cụ phân tích log.
Triển khai trên phần cứng nhúng. Chuyển thuật toán sang C/C++ hiệu năng cao, tối ưu bộ nhớ và độ trễ (NEON/SIMD, GPU/NPU/DSP, fixed-point khi cần) để chạy real-time trên SoC nhúng và vi điều khiển; cùng đội firmware tích hợp với bộ điều khiển bay.
Phối hợp liên ngành. Cùng
kỹ sư phần cứng và cơ khí chọn cảm biến, vị trí lắp, trường nhìn; viết tài liệu và quy trình kiểm thử.
* Yêu cầu bắt buộc:
Tốt nghiệp Đại học trở lên ngành Robotics, Khoa học máy tính, Điện tử - Tự động hóa, Toán ứng dụng hoặc tương đương.
Từ 2 năm kinh nghiệm
phát triển phần mềm robotics, định vị hoặc thị giác máy tính, có sản phẩm hoặc hệ thống chạy được.
Nắm vững VIO/SLAM: hình học đa góc nhìn, bundle adjustment, tối ưu phi tuyến, IMU preintegration. Đã đọc, chạy và sửa đổi ít nhất một hệ như VINS-Fusion, OpenVINS, ORB-SLAM3, Kimera hoặc MSCKF.
Hiểu LIO và LiDAR odometry (FAST-LIO, LIO-SAM, ICP/NDT hoặc tương đương).
Sensor fusion: các biến thể Kalman filter, factor graph (GTSAM, Ceres, g2o).
C++ hiện đại (C++14/17 trở lên) và Python; thành thạo Linux, Git; quen ROS 2.
Kinh nghiệm mô phỏng robotics (Gazebo, Isaac Sim hoặc tương đương).
Nền tảng toán vững: đại số tuyến tính, nhóm Lie SO(3)/SE(3), quaternion, xác suất.
Đọc hiểu paper và tài liệu kỹ thuật
tiếng Anh.
* Điểm cộng:
Đã chạy VIO/odometry trên UAV hoặc robot di động thật, phân tích log bay và xử lý lỗi hiện trường.
Tối ưu thuật toán trên SoC nhúng (NEON, CUDA, NPU/DSP) hoặc trên vi điều khiển Cortex-M, fixed-point.
Kinh nghiệm với camera stereo, global shutter, cảm biến dToF/ToF độ phân giải thấp, radar mmWave, optical flow.
Deep learning cho thị giác (depth, đặc trưng, semantic) và triển khai bằng ONNX/TensorRT/lượng tử hóa.
Mapping và điều hướng tự chủ: OctoMap/ESDF, lập kế hoạch đường đi, tránh vật cản.
Tích hợp với bộ điều khiển bay (PX4/ArduPilot hoặc firmware riêng), MAVLink, micro-ROS.
Có công bố hoặc đóng góp mã nguồn mở về SLAM/VIO.
Thu nhập: thỏa thuận theo năng lực và kinh nghiệm.
ĐỊA ĐIỂM: Số 40/10 Khổng Tử, Phường Hiệp Phú, Thành phố Thủ Đức, Thành phố Hồ Chí Minh