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岗位职责： 在非结构化AGV复杂作业环境中，受到作业流程、设备精度、人工作业等因素影响，末端结构形态不统一，托盘的位置和姿态存在着较大的不确定，需对无人驾驶AGV叉车的末端作业过程提出了柔性拾取和定位能力。项目研究内容： （1）解决末端非机构化托盘或料笼等识别与定位，包括软包、堆叠场景下末端作业的识别、立体位姿信息； （2）高精度（5mm以下的精度）托盘高度、插孔位姿及托盘倾斜角度计算要求； （3）构建AGV车体、托盘位姿的局部路径规划算法，形成末端作业局部路径曲线算法，完成末端作业取货和放货功能。 岗位要求： 1、计算机、模式识别、机器学习、车辆工程、自动化、导航、图像处理等专业博士及以上学历；能够进入博士后工作站者优先。 2、有机器人、导航、SLAM、3D点云处理、语义理解、行为决策等方向一年以上开发经验； 3、熟练掌握C/C 、Python等至少一种编程语言； 4、熟悉Linux/Unix开发环境，熟悉Python/Java/Tensorflow/Caffe等至少一种深度学习语言环境； 5、有深度学习实际经验，有自动驾驶方向经验优先； 6、具备良好的沟通能力，能够积极思考，有独立设计和分析问题的能力； 7、语言要求不限； 8、公司规模大、管理规范、发展空间大。