TGT专项- 基于3D重建技术与感知定位技术的智能仓储优化研究

1、研究开发基于几何或深度学习的离线高精度三维物体、场景重建算法，构建储位级的仓储场景线上化描述； 2、研究和开发3D场景自动构建和AI生成技术，实现仓库布局自动化诊断； 3、研究仓库拣运配场景中的设备运筹调度和库存管理，优化仓库局部和空间利用率； 4、研究基于gps、wifi、uwb、视觉、多模态实时感知等信息的多源定位融合，完成各种场景的精确定位和导航引导，提高作业效率；

1、获得本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业； 2、熟练掌握基于几何的三维重建能力，熟悉常用算法，熟练使用常见三维重建框架； 3、熟悉clip、扩散模型、NeRF、MVSNet、DifferentiableRendering等深度学习算法，并熟练使用PyTorch/TensorFlow等框架，以及图像开源工具库等； 4、独立分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情； 5、良好的沟通能力和团队合作能力，可以指导低职级同学成长。