slam 专题汇总

slam 面试经验分享列表,共3

| 校园招聘
面试过程:

1. 多传感器融合、地图匹配,闭环检测、图优化等的常用算法
2. 非线性优化理论、概率优化理论,熟悉ceres solver,g2o等分线性优化库;
3. 熟悉Cartographer, gMapping及最新的开源SLAM算法
4. ORBSLAM的哪个部分最耗时?后端H矩阵求解的算法复杂度是多少?如何去加速后端求解?

面试官问的面试题:

1. 多传感器融合、地图匹配,闭环检测、图优化等的常用算法
2. 非线性优化理论、概率优化理论,熟悉ceres solver,g2o等分线性优化库;
3. 熟悉Cartographer, gMapping及最新的开源SLAM算法
4. ORBSLAM的哪个部分最耗时?后端H矩阵求解的算法复杂度是多少?如何去加速后端求解?

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面试过程:

线上面试
主要是回答一些slam c++虚函数 再有就是实际项目问题 还有就是数学问题 比如逆矩阵的意义 如何求矩阵的特征值相关

面试官问的面试题:

主要是问一些slam c++虚函数 再有就是实际项目问题 还有就是数学问题 比如逆矩阵的意义 如何求矩阵的特征值相关

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面试过程:

早上去,然后到公司等待人事面试,问是否愿意加班之类的,然后技术面试,问一下基础的slam知识icp,pnp,对极几何之类,还有如何恢复运动,单应矩阵,基础矩阵,EPNP之类的

面试官问的面试题:

面试slam基础算法,icp,pnp,对极几何之类,还有如何恢复运动,单应矩阵,基础矩阵,EPNP之类的

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