岗位职责
基于 RGB-D 摄像头（如 RealSense、Azure Kinect 等）开发高鲁棒性的货版（托盘/货架）检测与三维定位系统；
设计并优化 YOLO 系列模型，在复杂工业场景下实现高精度 2D 边缘/边界框检测；
将 2D 检测结果与深度图融合，完成点云提取、滤波、平面拟合与 6DoF 位姿估计；
参与多传感器标定、坐标系对齐、点云配准等底层模块开发；
与机器人控制、路径规划团队协作，为下游任务（如抓取、导航）提供稳定可靠的 3D 感知输出。
任职要求
必备技能：
本科及以上学历，计算机、自动化、电子工程、机器人等相关专业；
精通 Python/C++，熟悉 OpenCV、NumPy、PyTorch/TensorFlow；
有 YOLOv5/v8/v9 实战经验，能独立完成数据标注、训练、部署全流程；
熟悉 RGB-D 数据处理，掌握深度图与点云的相互转换原理；
熟练使用 Open3D、PCL 或 PyTorch3D 进行点云处理（滤波、聚类、平面分割等）；
理解相机成像模型、内参外参、点云投影与反投影流程；
具备良好的工程能力，代码规范，有 Git 协作经验。
加分项：
有物流、仓储、AMR（自主移动机器人）或工业视觉项目经验；
熟悉 ROS/ROS2，曾集成视觉模块到机器人系统；
了解 TensorRT、ONNX、OpenVINO 等推理加速框架；
接触过 3D 重建技术（如 SfM、NeRF、3D Gaussian Splatting）；
在真实场景中解决过遮挡、反光、低纹理等挑战性问题。