视觉抓取算法工程师（3D视觉 / 机器人抓取方向）

岗位职责
负责工业机器人 / 移动操作机器人（AGV+机械臂）的视觉感知与抓取执行闭环系统研发。
负责构建“3D视觉 → 位姿估计 → 抓取规划 → 执行控制 → 力控反馈”的完整技术链路，实现复杂场景下稳定抓取。
基于RGB-D / 点云数据，实现目标识别、点云处理、6DoF位姿估计与抓取点生成。
设计与优化抓取策略，包括抓取点筛选、可抓取性判断、碰撞检测与路径可达性分析。
参与手眼标定（Eye-to-Hand / Eye-in-Hand）与坐标系统构建，保证视觉与机器人坐标一致性。
与机器人控制团队协同，完成抓取动作执行、力控插入及工装导向的闭环优化。
针对无序抓取（Bin Picking）、遮挡、多目标等复杂工业场景，提升系统鲁棒性与成功率。
构建数据集与仿真验证流程，支持模型训练、算法评估与持续优化。
参与现场调试，解决抓取偏差、误识别、对位不准、掉件等工程问题。
跟踪具身智能、3D视觉、抓取算法等前沿技术，持续提升系统智能化与工程落地能力。
任职要求
计算机、自动化、机器人、人工智能等相关专业本科及以上学历。
具备扎实的计算机视觉与三维几何基础，理解6DoF位姿估计原理。
熟悉点云处理流程，包括滤波、分割、特征提取、配准等。
理解机器人抓取基本原理，包括抓取点生成、接触建模、稳定性分析。
熟悉Python或C++开发，具备良好的工程实现能力。
熟悉常用视觉与深度学习工具，如OpenCV、PCL/Open3D、PyTorch等。
具备良好的问题定位能力，能够从“视觉—几何—执行”链路分析问题。
具备跨团队协作能力，能与运控、结构、集成团队协同推进项目落地。
加分项
有工业无序抓取（Bin Picking）项目经验。
有3D视觉系统（结构光 / ToF / 双目）实际项目经验。
熟悉抓取算法（GraspNet、Dex-Net、AnyGrasp等）或相关研究。
有手眼标定、机器人坐标系转换经验。
有ROS / ROS2使用经验。
有力控（阻抗控制）、插入装配相关经验。
有仿真平台（Isaac Gym / Isaac Lab / Mujoco）使用经验。
有完整“视觉+机器人执行”闭环项目落地经验。