1.负责AGV/AMR（自主移动机器人）在工厂、仓储环境下的三维感知算法研发，包括基于激光雷达（LiDAR）的点云分割、目标检测，以及基于深度相机（RGB-D）的障碍物识别与地面分割。 2.参与多传感器（激光+视觉+IMU）数据融合的前期预处理与时间戳同步工作。 3.定位与建图（SLAM）辅助： 4.协助进行基于激光或视觉的SLAM算法调优（如Cartographer、ORB-SLAM3），解决动态场景下的重影、漂移问题。 5.参与高精反光板、二维码标签等辅助定位特征的识别与匹配算法维护。 运动控制与规控算法落地（核心见习内容）： 6.基于已有的全局路径规划（A、Hybrid A），优化局部轨迹规划（DWA、TEB算法），使AGV在拥挤环境中实现平滑避障与急停。 7.配合硬件团队，完成运动学模型（两轮差速/四轮麦克纳姆）的正逆解算，并在仿真环境（Gazebo/CoppeliaSim）中进行联调测试。 8.将训练好的深度学习模型（如YOLO、PointNet++）通过TensorRT或ONNX进行量化压缩，部署到NVIDIA Jetson/地平线/海思等嵌入式平台，并优化推理延迟。

1.2027届本科及以上学历，计算机、自动化、机器人学、机械电子、控制工程、测绘遥感等相关专业。 2.具身智能、机器人、无人机相关实验室/项目经历者优先。 3.C++ 熟练度要求高于Python（AGV实时控制依赖C++），熟悉Linux下的开发调试工具链（CMake、GDB、ROS/ROS2）。 4.熟悉ROS/ROS2通信机制（Topic/Service/Action），有在Rviz中可视化调试数据的经验。