[郑州-金水区]郑州引力琥珀人工智能科技有限公司

职位：机器人视觉感知与运动控制工程师
发布时间：2026-09-10
工作地点：其它
信息来源：前程无忧(51JOB)
职位类型：全职
职位描述
职能类别:机器视觉工程师
岗位职责
1. 机器人视觉感知系统开发
- 面向移动抓取、工业分拣、上下料、目标跟踪及自主作业场景，负责机器人视觉感知系统的方案设计、算法开发、工程部署与现场调试。
- 基于 OpenCV、PCL、Open3D 等工具开发目标检测结果处理、实例分割结果解析、关键点定位、目标跟踪、轮廓与几何特征提取、点云处理及目标位姿估计算法。
- 负责对接模型算法团队提供的目标检测、分割、关键点或姿态估计模型，完成模型接口定义、部署验证、精度评测及系统集成。
- 根据抓取精度、检测距离、目标遮挡、反光、弱纹理及复杂背景等现场条件，设计视觉后处理、置信度评估、异常目标剔除及结果稳定化策略。
- 建立视觉系统精度、重复性、实时性和鲁棒性评测方法，定位图像质量、深度误差、标定误差与算法误差对最终作业精度的影响。
2. 多相机系统与视觉融合
- 负责单目、双目、RGB-D、工业相机及鱼眼相机等设备的选型、驱动接入与系统集成。
- 设计并维护移动底盘、机械臂末端及固定工位上的多相机协同感知方案，解决不同相机视场互补、遮挡补偿及观测结果融合问题。
- 完成多相机内参、畸变参数及相机间外参标定，并对标定结果进行重投影误差和空间测量精度验证。
- 负责多相机之间以及相机、机械臂、移动底盘、IMU、激光雷达等传感器之间的时间同步与空间对齐。
- 基于时间戳、目标关联、坐标统一和不确定度建模，对来自不同相机的目标位置、姿态、轨迹及点云观测进行融合。
- 处理多相机重复检测、跨视场目标关联、观测冲突、数据延迟、丢帧及遮挡情况下的融合稳定性问题。
- 根据项目需求开发多视角三角测量、深度融合、点云拼接、目标轨迹融合或多视角位姿优化模块。
3. 空间坐标转换与标定
- 负责相机内参标定、畸变校正、深度尺度校正、RGB与深度图对齐以及多传感器外参标定。
- 独立完成 Eye-in-Hand、Eye-to-Hand 及移动底盘搭载相机等不同安装形式下的手眼标定与外参求解。
- 基于针孔相机模型、深度图、双目视差或点云，将二维像素观测转换为相机坐标系下的三维位置。
- 使用齐次变换矩阵和 TF2 管理 map、odom、base_link、机械臂基座、末端执行器、相机及目标物体等坐标系。
- 正确处理静态变换、动态变换、时间戳查询、历史位姿插值及坐标变换链中的时间一致性问题。
- 负责目标位置与姿态在相机坐标系、机械臂基座坐标系、移动底盘坐标系和地图坐标系之间的转换。
- 建立完整的空间误差链分析方法，量化相机测量、外参标定、底盘定位、机械臂重复定位及夹具安装误差。
4. 状态估计与视觉信息融合
- 基于卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波（EKF）等方法，对目标位置、速度、姿态及机器人运动状态进行估计和预测。
- 根据系统运动模型与传感器观测模型，设计 EKF 状态向量、状态转移方程、观测方程以及过程噪声和测量噪声协方差矩阵。
- 融合多相机视觉观测、轮式里程计、IMU、激光雷达或机械臂状态信息，提高动态场景下目标跟踪和机器人定位的连续性。
- 根据视觉检测置信度、深度测量质量和观测距离调整测量噪声，避免将低质量视觉结果等权写入滤波器。
- 使用创新量、马氏距离或其他统计方法完成观测异常检测与门限判定，抑制误检、跳点和离群值对状态估计的影响。
- 处理异步传感器数据、不同采样频率、通信延迟及短时观测缺失，并完成预测、更新与状态回溯策略设计。
- 根据项目需要使用或二次开发 robot_localization 等 ROS2 状态估计组件，并完成融合参数标定与效果验证。
5. 移动底盘感知与导航集成
- 负责视觉感知模块与差速、全向或阿克曼等，移动底盘的集成与联调。
- 基于 ROS2 和 Nav2 对接底盘里程计、IMU、激光雷达、视觉传感器及定位结果。
- 参与机器人建图、定位、路径规划、局部避障、目标接近和动态障碍物处理等功能开发。
- 将视觉识别结果转换到地图或底盘坐标系，为目标搜索、目标跟随、定点作业和抓取提供空间信息。
- 设计移动底盘到达目标区域后的视觉精定位与位姿修正流程，补偿导航定位误差对机械臂作业的影响。
- 处理底盘运动过程中相机振动、图像模糊、动态外参误差、时间延迟及目标运动导致的定位偏差。
- 参与底盘安全区域、速度限制、急停、防碰撞及任务失败恢复策略的设计与验证。
6. 机械臂视觉抓取与闭环控制
- 根据目标三维位置、姿态、类别、置信度及可抓取区域，生成机械臂可执行的抓取候选位姿。
- 使用 MoveIt 2、机械臂厂商 SDK、逆运动学求解器或自研控制接口，完成预抓取、接近、抓取、抬升、放置和复位流程。
- 参与抓取位姿筛选、可达性判断、碰撞检测、轨迹规划、奇异位形规避及末端执行器控制。
- 结合移动底盘定位结果与机械臂工作空间，完成移动底盘和机械臂之间的任务协同。
- 根据项目需求开发基于位置或图像误差的视觉闭环修正，降低一次性开环定位误差对抓取成功率的影响。
- 建立目标丢失、深度无效、规划失败、抓取失败、底盘定位漂移及通信异常情况下的重试与恢复机制。
7. ROS2工程化与边缘部署
- 基于 ROS2 开发图像采集、目标感知、点云处理、状态估计、坐标变换、导航协同及机械臂控制节点。
- 熟练使用 Topic、Service、Action、Parameter、TF2、image_transport、cv_bridge、message_filters、rosbag2 等机制。
- 根据图像和点云数据特点配置 QoS、进程内通信、组件化节点、多线程执行器及零拷贝或低拷贝传输方案。
- 将 PyTorch 模型转换为 ONNX、TensorRT 或 OpenVINO 格式，并在 x86 工控机、NVIDIA Jetson 等平台完成推理部署。
- 优化图像预处理、推理、后处理、消息传输和坐标计算链路，使视觉系统在目标硬件及规定输入分辨率下满足项目实时性要求。
- 完成系统日志、运行监控、参数管理、故障诊断、数据录制、离线复现及自动启动配置。
任职要求
8. 教育与工程基础
- 机器人、自动化、计算机、电子信息、测控、机械电子或相关专业，本科及以上学历。
- 具备较强的系统分析和现场调试能力，能够独立定位软件、传感器、通信、标定及机械结构引起的问题。
- 熟悉 Linux 开发环境，能够使用 Git、CMake、GDB、Docker 等工具进行工程开发、构建和调试。
9. 编程能力
- 熟练掌握 C++，理解现代 C++常用特性、面向对象设计、资源管理、多线程、并发同步及性能优化。
- 熟悉 Python，能够完成算法验证、模型接口测试、标定计算、数据分析及自动化工具开发。
- 具备良好的模块化设计能力，重视接口定义、线程安全、异常处理、日志记录和代码可维护性。
10. 视觉算法能力
- 熟练掌握 OpenCV，理解相机成像、图像滤波、形态学处理、边缘与轮廓提取、特征匹配、单应性变换和几何测量。
- 熟悉目标检测、实例分割、关键点检测、目标跟踪及6D位姿估计的基本原理和工程实现方式。
- 理解二维检测框、关键点、深度图、点云与完整6DoF位姿之间的能力边界，能够根据场景选择合理的定位方案。
- 掌握目标跟踪中的数据关联、运动预测、轨迹管理、遮挡恢复及误匹配处理方法。
- 熟悉深度图空洞、飞点、边缘混合、反光失真及测距噪声的处理方法。
- 具备 ONNX Runtime、TensorRT 或 OpenVINO 中至少一种推理框架的实际部署经验。
- 能够排查模型前后处理、图像缩放、坐标映射、NMS、算子兼容及精度转换造成的部署差异。
11. 三维视觉与多传感器融合能力
- 深入理解针孔相机模型、相机内外参、畸变模型、立体几何、三角测量及像素反投影。
- 熟练掌握旋转矩阵、欧拉角、四元数、轴角、齐次变换矩阵及坐标系变换链。
- 理解多相机外参标定、时间同步、目标关联、点云配准及多视角融合的基本方法。
- 理解卡尔曼滤波和EKF的预测—更新过程，能够建立状态模型、观测模型及噪声协方差。
- 能够分析滤波发散、观测跳变、时间不同步、协方差设置不合理及坐标系使用错误等问题。
- 具备 PCL 或 Open3D 的实际使用经验，能够完成点云滤波、下采样、聚类、平面分割、法向量估计、配准及坐标变换。
12. ROS2与机器人能力
- 熟悉 ROS2 通信机制、TF2、QoS、时间系统、消息同步和组件化节点开发。
- 理解 map → odom → base_link 定位链路以及机器人本体、传感器和执行机构的坐标关系。
- 熟悉 URDF/Xacro、Robot State Publisher、关节状态、正逆运动学及机械臂基本控制流程。
- 具备 Nav2、MoveIt 2、ros2_control 或同类机器人软件框架中的至少一种实际项目经验。
- 能够独立完成相机、移动底盘、机械臂、夹爪及其他传感器的驱动接入和系统联调。
加分项
- 有移动操作机器人、复合机器人或自主移动机械臂的实际开发与交付经验。
- 有多相机联合标定、跨相机目标跟踪、多视角目标定位或点云融合项目经验。
- 有视觉—惯性融合、视觉里程计、VIO、SLAM或多传感器定位经验。
- 熟悉误差状态卡尔曼滤波（ESKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、因子图或滑动窗口优化。
- 熟悉 ORB-SLAM3、VINS-Fusion、FAST-LIO、LIO-SAM 或同类定位建图方案。
- 有动态目标预测、传送带抓取、视觉伺服或运动目标拦截经验。
- 有 UR、AUBO、JAKA、FR、Dobot 等机械臂以及工业相机、RGB-D 相机的实际集成经验。
- 熟悉行为树或任务状态机，能够组织导航、识别、抓取、放置和异常恢复等复杂任务流程。
- 熟悉 TCP/IP、Modbus TCP、CAN、EtherCAT、OPC UA 等工业通信方式。
- 具备机器人项目从技术方案、设备选型、算法开发、系统联调到现场验收的完整经验。 公司简要介绍：
公司名称:郑州引力琥珀人工智能科技有限公司
公司类型:民营公司
公司规模:少于50人
公司介绍:郑州引力琥珀人工智能科技有限公司，公司规模为少于50人，公司类型为民营公司，所属行业为人工智能