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岗位职责：1. 面向智能庭院机器人场景，设计视觉BEV/Occ感知系统。涵盖BEV/Occ特征构建、下游目标检测头，下游边界检测头等关键模块。训练BEV/Occ网络，与团队配合，实现训练收敛。 2. 前沿探索（选做，根据个人兴趣，重点突破以下1-2个方向） a.探索稀疏BEV网络架构(如PointBEV)。针对感受域内大部分区域是道路/草地的特点，利用稀疏采样方式重点学习有障碍物的区域。从而保持感知精度同时大幅提升计算效率。 b.探索2.5D Occ的地图表征：压缩柱体的信息，同时尽可能保留不同高度上的特征信息，如构建变分辨… 岗位要求：1. 计算机视觉、机器学习或相关方向研究生/博士生在读，能保证至少3个月实习时间。 2. 具备扎实的深度学习理论基础，熟悉BEV/Occ的基本概念，了解至少一种经典方法（如LSS, BEVDepth, SparseOcc等）。 3. 熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch），有实际的模型训练、调优或复现经验。具备较强的问题拆解能力，能设计合理的验证步骤定…

岗位职责：1. 算法调研与评测：调研激光雷达与环视相机多模态融合的Occ网络前沿方案，在庭院场景数据集上进行复现与性能评测。 2. 多模态架构设计：针对庭院场景（如非结构化地形、近距障碍物等），探索视觉与雷达点云的多模态融合方案。重点研究利用雷达提供绝对尺度、视觉提供稠密语义的深度补全/尺度恢复策略，设计适合庭院的Occ网络架构。 3. 参与数据闭环，协助团队梳理多模态数据采集需求（如传感器标定、同步等）。参与自动标注脚本的设计与验证，协助测试团队落地数据采集与标注流程。 4. 参与多模态Occ模型的训练与调优工作，协助排查… 岗位要求：1. 背景：计算机视觉、机器人、机器学习或相关方向研究生/博士生在读，能保证至少3个月实习时间。 2. 基础：具备扎实的深度学习理论基础，熟悉BEV/Occ基本概念。了解多模态融合的基本原理，熟悉至少一种经典的多模态3D检测/Occ方法（如BEVFusion, MetaBEV, OccFusion等）。了解激光雷达点云处理基础（如PointPillars,…

岗位职责：1. 设计双目深度网络，面向智能庭院机器人场景，设计轻量化双目深度估计网络。针对相机视角低的特点，研究并利用地面几何先验（Ground Prior），在保证精度的前提下提升计算效率，满足嵌入式平台的部署要求。 2. 优化边缘与细节，针对台阶边缘、物体轮廓等复杂区域，优化深度估计的锐度与一致性，重点解决深度点云在边缘处的拖影（Flying Pixels）和遮挡区域预测不准的问题。 3. 参与模型训练与调优，基于海量庭院场景双目数据，进行模型训练、Loss设计与调优，协助排查训练不收敛问题，提升模型在非结构化场景下的泛… 岗位要求：1. 背景：计算机视觉、机器人、自动化或相关方向研究生/博士生在读，能保证至少3个月实习时间。 2. 基础：具备扎实的深度学习理论基础，熟悉双目立体匹配或单目深度估计的基本原理。了解经典的深度估计网络（如PSMNet, RAFT-Stereo, STTR, DepthAnything等）及其优缺点。了解相机模型、极线几何（Epipolar Geometry）…

岗位职责：1. 虚拟3D庭院场景构建：基于Unreal Engine (UE5) / Unity / Isaac Sim 等仿真引擎，构建并维护高保真的虚拟3D庭院场景。负责场景中的数字资产（如草地、灌木、台阶、动态障碍物等）的搭建、材质调整与物理属性配置。 2. Sim2Real数据生成：设计并实现仿真环境下的传感器仿真（双目相机、激光雷达等），批量生成带有精准真值（Ground Truth）的多模态合成数据（RGB、深度图、点云、语义分割、BEV/Occ标注等），用于下游感知与规划任务。 3. 下游网络训练赋能：协助感知… 岗位要求：1. 背景：计算机视觉、机器人、图形学、自动化或相关方向大四（已保研）或研究生在读，能保证至少3-6个月实习时间。 2. 基础（满足以下任一方向即可）： - 仿真/图形学方向：熟悉至少一种主流仿真引擎（如Unreal Engine, Unity, Isaac Sim, Blender等），了解3D建模、材质渲染、光照烘焙等基础概念；有游戏引擎开发或3D场景搭…

岗位职责：1. 参与基于前馈神经网络 + Bundle Adjustment (BA) 联合优化的三维重建算法研发。利用前馈网络（如VGGT、DUSt3R、MASt3R等）实现快速深度/点云初始估计，并结合经典优化框架（如Ceres）进行精细化调整与全局一致性优化，构建高精度、高鲁棒性的三维结构输出。 2. 设计数据预处理与迭代策略：针对庭院数据特点（多视角、光照、跨季节场景变化等），协助设计鲁棒的数据预处理策略。参与挖掘高价值样本，协助迭代网络性能，降低对完美标注数据的依赖。 3. 探索前馈网络和后端优化的协同机制，如端到… 岗位要求：1. 背景：计算机视觉、三维重建、摄影测量或相关方向硕士/博士在读，能保证至少3-6个月实习时间。 2. 基础（满足以下任一方向即可）： - 经典几何方向：扎实掌握SFM基础理论，熟悉相机模型、对极几何、三角化、BA优化、PnP等传统方法；了解Ceres Solver或类似优化库的使用。 - 深度学习方向：深入理解基于神经网络的三维重建/深度估计范式，熟悉前…

岗位职责：1.负责末端执行器（擦拭工具、水壶/水杯夹爪等）的机械与控制方案设计​； 2.实现接触式任务所需的力控/阻抗控制（如擦窗户时法向压力的恒定跟踪、贴合曲面）​； 3.负责策略输出动作到关节/末端执行器的实时控制闭环，保证执行稳定性与安全性​； 4.处理倒水等任务中的精细姿态控制（角速度规划、液体动力学容错）​； 5.负责整机联调,真机部署,和安全边界判断（如力控异常时的紧急停机判断）；​ 6.负责运动学标定、碰撞检测与安全边界设计。 岗位要求：1.机器人学/控制理论相关方向硕士及以上，有机械臂控制经验​； 2.熟悉力控/阻抗控制/导纳控制等柔顺控制方法，有相关项目落地经验​； 3.熟悉机器人运动学、动力学建模​； 4.有末端执行器（夹爪/工具）机械设计或选型经验者优先​； 5.熟悉ROS/ROS2及实时控制系统开发。