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实习生招聘

机器人仿真与三维场景实习生

北京
实习
机器人仿真/三维场景方向
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岗位职责

  • 协助搭建机器人仿真环境与数字孪生场景,支撑机器人在复杂室内外环境完成感知、导航、操作类任务仿真验证。
  • 参与道路、园区、地下车库、公共区域等场景三维建模、场景编辑、物理参数配置与仿真资产整理管理工作。
  • 协助搭建可复用仿真场景资产库,完成地面、墙体、柜体、门体、车辆、障碍物、锥桶等环境与作业物体模型维护。
  • 负责仿真环境内各类传感器配置与仿真数据导出,包含 RGB 相机、深度相机、激光雷达、IMU、热成像等设备建模调试。
  • 完成仿真场景随机化参数配置,调节光照、材质、遮挡、物体位姿、摩擦、噪声、碰撞等变量,提升算法真实场景泛化能力。
  • 协助对齐仿真机器人与真机硬件参数,统一模型尺寸、关节限位、碰撞体、末端工具、传感器安装位姿。
  • 配合感知、SLAM、运动控制、任务规划团队开展仿真测试,完成路径验证、碰撞检测、极限工况、可达性仿真实验。
  • 参与 3D 视觉相关辅助工作,包含点云 / 深度图处理、三维目标标注、相机标定、位姿辅助估算、三维数据质检。
  • 对比仿真数据与真实采集数据差异,协助搭建识别、场景理解、机器人操作任务专用数据集。
  • 整理规范仿真工具链、资产命名规范、数据导出流程、标准化测试用例,提升团队仿真与数据生产效率。

一、基础通用能力(Base)

  • 熟悉 Linux / Ubuntu 开发环境,具备基础工程开发与问题调试能力;
  • 熟练使用 Python,有基础 C++ 读写开发能力,可独立编写仿真脚本、数据处理工具;
  • 接触过机器人仿真、三维建模、游戏引擎任意一类工具链;
  • 掌握三维基础数据格式概念:mesh、点云、深度图、位姿、相机内外参、坐标变换;
  • 理解机器人坐标系体系,熟悉 TF 变换、相机外参、三维空间几何关系;
  • 具备场景搭建能力,可根据测试需求搭建可运行、可复用仿真环境;
  • 习惯标准化工程管理,可维护模型、脚本、配置与文档,保证多人协作场景可复现;
  • 具备机器人系统基础认知,可配合感知、SLAM、运控等模块协同开发测试。

二、专项技术方向(满足其一即可)

*方向 A:机器人仿真与数字孪生

  • 接触 Isaac Sim、Gazebo、MuJoCo、PyBullet、Unity、Unreal、Webots、CoppeliaSim 任一仿真平台; 能够完成机器人、传感器、作业对象模型导入、配置调试; 了解 URDF、MJCF、USD、FBX、GLTF 等至少一种模型文件格式; 可配置刚体、碰撞体、关节约束、惯量、摩擦、传感器等仿真物理属性; 能够面向机器人任务搭建可测试仿真场景,不局限静态三维展示; 有机械臂、移动机器人、人形机器人仿真项目经验优先。

*方向 B:复杂场景建模与资产管理

  • 具备三维场景搭建实操,可完成室内、车库、园区、柜体、障碍物等场景资产建模整理; 会使用 Blender、SketchUp、Maya 等任意三维建模工具; 可依托实拍图、CAD、点云数据还原真实仿真场景; 能够搭建标准化复用资产库,统一模型命名、层级、材质、尺寸、碰撞体; 理解光照、反光、遮挡、材质对视觉传感器仿真效果的影响; 有程序化随机场景生成、合成数据制作相关经验优先。

*方向 C:3D 视觉与传感器数据处理

  • 会使用 OpenCV、Open3D、PCL、NumPy、PyTorch3D 等视觉数据处理工具; 熟悉相机成像模型、深度图、点云、标定、三维投影、坐标变换原理; 能够处理 RGB-D、激光雷达、多相机仿真数据; 辅助完成物体位姿估计、场景几何分析、机器人可操作区域判断; 配合算法工程师完成仿真数据生成、标注、质检、虚实数据差异分析; 有机器人视觉、三维重建、NeRF/Gaussian Splatting 相关学习或项目经历优先。

加分项

  • 参与过机器人仿真平台从零搭建相关工作;
  • 有 Isaac Sim、Omniverse、Gazebo、MuJoCo、Unity、Unreal 落地项目经验;
  • 做过机械臂、四足、人形、移动机器人或自动驾驶仿真开发;
  • 仿真中完成过抓取、推门、按钮按压、搬运、工具操作等实操任务验证;
  • 独立完成车库、园区、工厂、仓储等大型复杂场景建模;
  • 掌握 Domain Randomization、合成数据集生成、Sim2Real 虚实迁移相关技术;
  • 熟悉 ROS / ROS2,可将仿真环境接入机器人算法开发链路;
  • 掌握相机、激光雷达、IMU 仿真配置与标定完整流程;
  • 接触 3DGS、NeRF、点云配准、SLAM 地图重建、三维重建相关内容;
  • 有机器人竞赛、开源仿真项目、数字孪生相关完整项目经历;
  • 会使用 Claude Code、Codex 等 AI 工具辅助脚本与仿真开发。

工作方式

  • 强场景理解:仿真不只是搭建静态模型,需围绕机器人真实作业任务搭建可迭代、可复现的测试场景;
  • 强工程落地:打通三维资产、机器人模型、传感器、物理参数与算法接口,输出可直接运行的仿真系统;
  • 跨团队协同:紧密配合感知、SLAM、运控、任务规划工程师,支撑算法迭代与真机预验证;
  • 关注虚实差异:重点解决仿真与真实世界在光照、噪声、材质、碰撞、传感器误差带来的偏差;
  • 快速迭代能力:按需快速新建场景、物体、测试用例,持续支撑机器人系统优化;
  • 数据导向思维:仿真兼顾算法演示与训练数据生成,支撑问题复现、失败案例分析与模型迭代。

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