机器人感知算法实习生
职位描述
加入具身智能感知团队,深度参与视觉感知核心算法(目标检测/分割/位姿估计/多模态融合)的研发与真机部署。在资深研究员指导下,针对复杂场景下的泛化性、遮挡处理和实时性等关键难题,开展前沿算法开发与工程落地工作。
岗位职责
1. 负责复杂场景下目标检测(含小目标/遮挡目标)、实例分割或6D位姿估计算法的研发与改进,在公开数据集及自采数据上达到领先水平;
2. 探索RGB-D图像与触觉/力觉等多模态信息的深度融合策略,提升物体识别准确率及抓取点预测的物理合理性;
3. 处理大规模场景点云与物体级点云数据,运用滤波、分割、配准、重建等方法支持上层语义理解与几何分析;
4. 将研发的视觉模型部署至真实机器人平台(机械臂+深度相机),完成加速优化,达到实时推理要求(如>10Hz);
5. 参与系统级集成,输出语义地图、物体属性(类别、位姿、尺寸)等结构化感知结果,支撑后续决策规划模块。
职位要求
1. 在读硕士或博士,计算机、机器人、AI等相关专业;
2. 精通 Python和C++,熟练使用机器视觉相关库,有良好的工程代码规范;
3. 深入熟悉至少一类视觉感知算法:目标检测、分割或位姿估计,并有实际调优经验;
4. 掌握点云处理算法与常用库,能独立完成点云滤波、分割、配准、重建等全流程处理;
5. 具备ROS、RealSense或机械臂视觉系统实际开发经验,了解相机标定、手眼标定等基础流程;
6. 全职实习不少于3个月,能快速融入团队研发节奏。
加分项:
1. 有具身智能、机器人自主抓取或VLA(视觉语言动作)模型相关研究/工程经验;
2. 在CVPR、ICCV、ECCV、CoRL、ICRA、IROS等顶会/顶刊发表过论文(含共一或学生一作);
3. 有模型轻量化部署经验。
投递