职责描述： 智能移动小车研发 协助开发基于SLAM技术且集成激光雷达、热成像等设备的智能移动小车，开发路径规划算法并实现实时建图和自主导航。 智能抓取机械臂研发 协助研发机械臂对工业零件的智能识别与抓取系统，集成深度相机、力传感器等设备，实现物体检测、位姿估计和自适应抓取，优化抓取成功率和运行效率。 智能装配作业的机械臂研发 协助智能装配作业的机械臂研发，实现高精度视觉定位系统，优化机械臂轨迹，补偿过程误差并开发力控制算法。 VLA模型集成应用 研究并应用视觉-语言-行动(VLA)模型，实现VLA模型的部署，完成自然语言指令到机器人动作的转换。 系统集成与优化 参与整体系统架构设计，完成软硬件联调；进行性能测试与优化，撰写技术文档；解决系统运 行中的技术问题，持续改进产品功能。 任职要求： 嵌入式系统开发： 熟悉Keil、CubeMX等开发工具，了解FreeRTOS或其他实时操作系统的任务管理与中断处理机制，熟悉ROS/ROS2、Gazebo等机器人开发工具链，熟悉并使用过STM32系列单片机、jetson AGX orin/ nano等边缘部署设备者优先。 硬件基础： 熟悉机器人硬件系统集成，了解激光雷达、深度相机、热成像仪等传感器接口与通信协议，具备机械臂控制器、电机驱动器配置经验，熟悉力传感器、力矩传感器的标定与使用，能够进行多传感器数据融合和硬件故障诊断。使用并集成过宇树L2 4D-lidar、Aubo或Realman协作机械臂者优先。 编程技能： 能够熟练使用Ubuntu；熟悉C/C++/Python编程语言，能够编写高效的嵌入式代码；熟悉Python和深度学习框架(PyTorch/TensorFlow)用于AI模型开发；掌握Git等版本控制工具，具备OpenCV、PCL等视觉处理库使用经验者优先。 运动控制与算法： 具备机械臂运动学基础知识（正/逆运动学计算），熟悉SLAM算法(ORB-SLAM、Cartographer等)，掌握PID控制、MPC控制等控制理论，有RTT、Dijkstra、A*等路径规划或轨迹插补经验者优先。 机器人传感器与驱动： 熟悉伺服电机、步进电机的控制原理，了解IMU、激光雷达、深度相机、力传感器、热成像传感器等的应用，能够调试舵机和常见电机驱动器，具备多传感器融合经验者优先。 AI与视觉处理： 具备深度学习和计算机视觉基础，了解目标检测、语义分割、位姿估计等算法，熟悉Transformer架构和大语言模型，有OpenVLA、RT2、GraspVLA等模型部署经验者优先。 硕士及其以上学历； 工作地点：上海