具身感知算法实习生

我们正在招聘具备计算机视觉、三维感知或机器人抓取基础的具身感知算法实习生，加入自研轮式双臂机器人核心研发团队。 本岗位聚焦于真实作业场景下的物体识别、位姿估计与泛化抓取。你将在算法工程师指导下，参与基于RGB、RGB-D或点云的目标检测、分割与6D位姿估计，以及任意物体抓取候选生成、质量评估与姿态筛选，并参与感知结果到机械臂抓取执行的联调验证，推动算法从实验走向实际应用。 我们提供自研轮式双臂机器人平台、真实作业场景与完整的数据闭环环境，期待你将理论知识转化为可验证、可落地的机器人感知与抓取能力。 职责描述： 1、物体识别与6D位姿估计：参与基于RGB、RGB-D或点云的目标检测、分割与6D位姿估计算法研发，协助提升复杂光照、遮挡、杂乱堆叠等场景下的定位精度与鲁棒性，支持机械臂对目标物体的定位与精准抓取。 2、任意物体泛化抓取：参与面向未见物体、无精确CAD模型目标的抓取算法研究，协助实现抓取候选生成、质量评估与姿态筛选，探索跨类别、形状和材质的泛化能力。 3、感知与抓取联调：协助完成相机标定、手眼标定及坐标变换，将感知结果接入机器人抓取流程，参与实机测试与失败案例分析。 4、数据与模型迭代：参与数据采集、清洗、标注及训练集构建，开展模型训练、算法复现、对比实验与难例优化。 评测与工程实现：协助搭建评测脚本与可视化工具，跟踪位姿误差、抓取成功率、推理时延等指标，整理实验记录与技术文档。

1、教育背景：计算机、人工智能、自动化、机器人、控制、电子信息等相关专业在校生，本科及以上，硕士或博士研究生优先。 2、数学与视觉基础：具备线性代数、概率统计及计算机视觉基础，了解相机成像、三维坐标变换或点云处理等基本概念。 3、编程与深度学习基础：熟悉Python，掌握PyTorch等至少一种深度学习框架，能够独立完成基础模型训练、调试和实验分析。 4、相关方向实践：在目标检测与分割、6D位姿估计、三维视觉或机器人抓取等至少一个方向具备课程项目、科研或竞赛实践。 5、学习与问题分析能力：具备良好的代码习惯与问题分析能力，能够阅读英文技术资料，并在指导下完成论文复现及方案验证。 6、学习与协作能力：对机器人实机研发有兴趣，愿意参与数据采集、现场测试与持续调试；具备良好的沟通表达能力与团队协作意识，每周可实习4天及以上，持续实习6个月及以上。 不要求同时掌握上述全部方向，也不要求具备完整感知抓取系统研发经验。我们更关注扎实的基础、清晰的思考过程，以及将算法实现并验证的能力。 加分项： 1、有物体6D位姿估计、类别无关抓取、未见物体抓取或开放词汇识别与分割相关项目经验。 2、使用过RGB-D相机、机械臂或夹爪，具备相机标定、手眼标定及抓取联调经验。 3、熟悉C++、OpenCV、Open3D、PCL或ROS/ROS 2中的部分工具。 4、有仿真环境搭建、合成数据生成、Sim-to-Real迁移或模型部署优化经验。 5、有相关科研成果、开源贡献、机器人竞赛经历，或可展示的个人项目。 6、善于使用AI编程工具辅助开发，并能对生成代码进行验证与测试。 7、热爱机器人感知与抓取研发，愿意深入真实机器人系统与作业场景，将感知算法从实验效果推进到可验证、可落地的抓取能力。