1、深度参与基于智能三维感知的物流仓储空间动态规划系统核心技术的攻坚工作，全力研发智能三维感知技术、货物外观快速建模技术以及空间优化算法。积极探索激光雷达在仓储环境中的前沿应用，着力突破复杂场景下数据采集的难题，确保采集数据的高精度与实时性，为系统的稳定运行提供坚实的数据基础。

2、高效完成数据采集、货物识别、空间规划等多个关键模块的系统集成工作，构建完整的智能仓储空间动态规划系统。全面开展系统的功能测试和性能优化工作，严格验证系统在稳定性、可靠性以及响应速度等方面的关键指标，及时发现并解决集成过程中出现的各类问题，不断提升系统的整体性能和用户体验。

3、根据项目需求，精心设计并成功应用遗传算法、模拟退火算法等先进的优化算法，实现最优装载方案的精准生成，有效提升货箱空间利用率，切实降低因装载不当导致的运力浪费现象，充分发挥算法在物流资源优化配置中的核心作用。

数据处理与分析：熟练运用专业技术对采集到的三维点云数据进行全面的预处理，涵盖去噪、滤波以及特征提取等关键环节，大幅提升数据质量，满足系统对数据的严格分析需求。同时，深入挖掘数据价值，为系统决策提供有力的数据支持，助力系统实现智能化升级。

4、积极配合团队完成样机的试制工作，深入参与真实仓储环境下的测试和优化过程。及时收集并整理测试反馈信息，为系统的调整和完善提供有价值的参考依据，确保系统在实际应用中能够稳定、高效地运行，切实满足物流仓储行业的多样化需求。

5、参与项目相关专利的申请工作，负责撰写基于手持式激光雷达的仓储空间三维感知方法、智能仓储空间动态规划算法等专利文件，有效保护项目的知识产权。同时，认真编写详细的技术文档，为项目的后续维护、升级以及技术传承提供准确、完整的资料支持。

岗位要求

1、精通 C/C++、Python 等编程语言，具备扎实的编程基础，能够独立完成复杂算法的编码实现和系统开发任务。熟练掌握至少一种编程语言是实现技术方案的必备技能，有助于提高开发效率和代码质量。

2、熟悉激光雷达原理、点云数据处理技术，能够熟练运用相关工具进行数据采集与处理。深入理解激光雷达技术是开展本项目的关键，能够确保准确获取和处理仓储空间数据。

3、掌握机器学习、深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）等，有实际项目应用经验。机器学习和深度学习算法在货物识别和空间规划中起着核心作用，具备相关经验能够更好地实现系统的智能化功能。

4、熟悉优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，能够将其应用于实际问题求解。优化算法是提升系统性能的重要手段，能够有效提高仓储空间利用率和物流效率。

5、了解硬件电路设计，具备一定的硬件调试能力，能够与硬件团队紧密协作。在系统研发过程中，硬件与软件的协同工作至关重要，具备硬件相关知识有助于更好地完成系统集成和调试工作。

6、具备较强的问题解决能力和创新思维，能够独立应对并解决研发过程中遇到的各种技术难题，不断探索新的技术方案和应用场景。在项目研发过程中，技术难题不可避免，具备强大的问题解决能力和创新思维能够推动项目顺利进行。

7、拥有良好的团队协作精神和沟通能力，能够与跨部门团队（如硬件工程师、测试工程师、物流行业专家等）紧密合作，共同推进项目进展。项目涉及多个领域和专业，团队协作和沟通能力是确保项目高效执行的关键因素。

8、具备较强的学习能力和自我驱动力，能够快速掌握新知识和新技术，适应行业的快速发展和项目的不断变化。随着科技的不断进步，学习能力和自我驱动力是保持竞争力的重要保障，能够使候选人更好地应对项目中的新挑战。

9、工作认真负责，严谨细致，能够保证工作质量，确保项目的每个环节都符合高标准。在项目研发过程中，认真负责的工作态度和严谨细致的工作作风是保证项目质量的重要基础。

10、能够适应一定的工作压力，在项目紧张阶段能够加班加点，确保项目按时交付。项目研发周期通常较为紧张，具备良好的抗压能力能够保证候选人在压力环境下依然保持高效的工作状态。