1、 高精度位姿估计算法开发，开发基于视觉（单目/双目相机）的6D位姿估计算法，支持复杂场景下透明/半透明物体的精准定位；

2、仿真数据构建与增强，利用仿真工具（如Blender、Isaac Sim）构建高逼真度透明物体数据集，模拟复杂光照、材质反射及动态干扰环境；

3、设计域随机化策略，提升仿真到真实场景的迁移能力，减少真实数据标注依赖；

4、将算法封装并部署至实物机器人系统，实现与机械臂、灵巧手的闭环控制，解决实际场景中的实时性与精度问题。

1、机器人、自动化、计算机、机电等相关专业，研究生学历；

2、精通6D位姿估计算法，熟悉透明物体检测与重建技术以及透明物体在仿真中的参数化实现；

3、熟练掌握仿真数据生成工具（Blender、Mujoco）及域适应方法（域随机化、对抗生成网络）；

4、了解NeRF、Gaussian Splatting等神经渲染技术在仿真数据生成中的应用；

5、有机器人操作项目背景；在相关国际会议、知名期刊上发表论文者优先；

6、具备跨团队协作能力，能将学术成果转化为工业级可落地的技术模块。