机器人数据采集系统研发（实习生）

我们正在寻找一名对机器人系统、数据采集设备和高质量工程实现有兴趣的实习生，参与机器人数据采集系统及无本体数据采集设备的研发工作。 该岗位将围绕机器人运动数据、传感器数据、操作数据及实验数据的采集、同步、校准、存储和质量评估展开。你将与算法、机器人、硬件和工程团队协作，参与从系统设计、设备研发、数据采集流程搭建到数据质量把控的完整链路。 我们希望你不仅具备扎实的机器人基础和较强的 Coding 能力，也愿意深入真实工程问题，解决复杂、不标准、需要长期打磨的问题。 --- 岗位职责 1. 数据采集系统设计与实现 - 参与机器人数据采集系统的整体方案设计，包括传感器选型、数据链路设计、采集频率设计、时间同步方案、数据存储格式和数据回放机制等； - 负责或协助实现数据采集软件，包括多源数据接入、实时记录、数据缓存、异常检测、日志管理和可视化调试工具； - 针对不同数据源设计统一的数据接口和数据格式，提升采集系统的可扩展性和复用性； - 参与数据采集流程设计，保证采集过程稳定、可重复、可追溯。 2. 无本体数据采集设备研发 - 参与无机器人本体条件下的数据采集设备研发，例如外置传感器采集装置、操作轨迹记录设备、动作捕捉辅助设备或其他机器人数据采集辅助硬件； - 参与设备结构、传感器安装、标定流程、采集软件和数据处理链路的设计与调试； - 配合完成设备的原型验证、误差分析、稳定性测试和迭代优化； - 关注设备在真实采集场景中的易用性、可靠性和可维护性。 3. 机器人运动学与动力学相关研发 - 基于机器人运动学模型，参与坐标系定义、正逆运动学、轨迹表达、关节空间与笛卡尔空间转换等相关工作； - 参与机器人动力学、力控、运动轨迹分析、传感器数据对齐等相关问题的建模和工程实现； - 协助分析机器人运动数据中的异常，例如轨迹抖动、坐标系偏差、关节数据异常、传感器漂移等； - 将机器人理论知识应用到真实系统中，提升数据采集的准确性和可解释性。 4. 数据质量把控与分析 - 设计并实现数据质量检查工具，对采集数据进行完整性、一致性、同步性、稳定性和异常值检测； - 建立数据质量评估指标，例如丢帧率、时间戳偏移、传感器漂移、轨迹平滑性、标定误差等； - 参与数据问题定位，包括采集设备问题、软件链路问题、传感器问题、标定问题和操作流程问题； - 输出数据质量报告和改进建议，推动采集系统和采集流程持续优化。 5. 工程开发与系统调试 - 使用 Python、C++ 或其他工程语言完成数据采集、处理、分析和可视化相关开发； - 在 Linux 环境下进行设备调试、脚本开发、服务部署和日志排查； - 根据项目需要对接常见通信协议或数据接口，例如 Serial、CAN、Ethernet、USB、ROS / ROS2 Topic、相机 SDK、IMU SDK 等； - 编写清晰、可维护、可复用的代码，并具备基本的工程文档和实验记录习惯。

1. 机器人基础 - 机器人、自动化、机械电子、控制、计算机、电子信息或相关专业在读； - 理解机器人运动学基础，包括坐标变换、齐次变换矩阵、正逆运动学、雅可比矩阵、关节空间与笛卡尔空间轨迹表达等； - 对机器人动力学有一定理解，了解力、力矩、惯量、摩擦、负载、控制误差等因素对机器人运动的影响； - 能够将机器人理论知识与工程系统结合，而不是只停留在公式层面。 2. 数据采集系统能力 - 理解数据采集系统的基本组成，包括传感器、采集端、通信链路、时间同步、缓存、存储、回放和分析工具； - 对多源异构数据采集有一定经验或兴趣，例如相机、深度相机、IMU、编码器、力传感器、位姿传感器、机器人状态数据等； - 理解采样率、时间戳、数据同步、延迟、丢帧、噪声、漂移、标定误差等问题； - 有能力从系统角度思考数据采集链路，而不是只完成单点功能开发。 3. 工程研发能力 - 具备较强 Coding 能力，熟悉 Python，能够独立完成数据处理、脚本开发、工具开发和实验分析； - 至少熟悉一种工程开发语言或技术栈，例如 C++、ROS / ROS2、Linux、嵌入式开发、硬件调试、数据可视化等； - 有良好的 Debug 能力，能够根据日志、实验现象和数据结果定位问题； - 代码风格清晰，重视可读性、模块化、版本管理和基础测试； - 能够主动补齐工程细节，把一个想法落到可运行、可验证、可迭代的系统中。 4. 数据质量意识 - 对数据质量有较强敏感度，能够主动发现数据异常，而不是只完成采集任务； - 理解高质量数据对机器人算法训练、评估和系统迭代的重要性； - 能够设计合理的数据检查逻辑和实验验证流程； - 做事细致，愿意反复排查边界问题、偶发问题和难复现问题。 5. 综合素质 - 认真负责，对自己的交付结果有较高要求； - 具备较强自驱力，能够在不完全明确的问题中主动推进； - 喜欢有挑战性、有技术深度、有实际产出的工作； - 具备良好的沟通能力，能够清楚描述问题、实验过程和技术结论； - 能够接受真实机器人系统研发中的复杂性、不确定性和反复调试。 --- 加分项 - 有机器人项目经验，例如机械臂、移动机器人、人形机器人、遥操作、运动控制或机器人仿真； - 熟悉 ROS / ROS2，有 Topic、Bag、TF、URDF、MoveIt 或 Gazebo / Isaac Sim 使用经验； - 有传感器标定、多传感器融合、相机标定、手眼标定或时间同步经验； - 有嵌入式、PCB、单片机、传感器驱动、硬件原型开发经验； - 有数据采集设备、实验平台、测试工装或自动化测试系统开发经验； - 熟悉 NumPy、OpenCV、Pandas、Matplotlib、PyTorch 等常用工具； - 有较强的动手能力，愿意接触硬件、设备、线缆、传感器和真实实验环境； - 有 Git、Docker、CI、代码规范或工程协作经验。 --- 你将获得 - 深入参与机器人数据采集系统从 0 到 1 的设计与研发机会； - 接触真实机器人系统、传感器系统和数据工程问题； - 在机器人运动学、系统工程、数据质量和工程实现能力上的快速成长； - 与机器人算法、硬件和工程团队紧密协作的实践经验； - 参与有挑战、有技术深度、有实际产出的项目。