1核心算法開發(fā)
(1)模型設(shè)計針對陪護機器人人臉識別語音交互等場景,設(shè)計CNN/RNN/Transformer等深度學(xué)習(xí)模型,完成數(shù)據(jù)標(biāo)注與訓(xùn)練;基于TensorFlow/PyTorch優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)(輕量化設(shè)計),通過INT8量化適配RK3588SNPU等硬件。
(2)嵌入式部署將模型部署至STM32/RK3588等邊緣設(shè)備,利用TensorFlowLite/RKNN實現(xiàn)端側(cè)推理;優(yōu)化計算圖(算子融合內(nèi)存復(fù)用),保障實時性(如動態(tài)避障延遲<200ms)。
(3)傳統(tǒng)算法開發(fā)傳感器濾波FFT分析等信號處理算法及PID控制路徑規(guī)劃算法;實現(xiàn)IMU+激光雷達融合的SLAM建圖與導(dǎo)航。
2數(shù)據(jù)閉環(huán)構(gòu)建
(1)設(shè)計機器人日志交互錄音等數(shù)據(jù)采集方案,構(gòu)建邊緣-云端管道;
(2)開發(fā)數(shù)據(jù)清洗(去噪異常處理)及半監(jiān)督自動化標(biāo)注工具;
(3)通過在線學(xué)習(xí)/聯(lián)邦學(xué)習(xí)迭代模型,設(shè)計A/B測試(如語音喚醒率提升5%)并輸出量化報告。
3跨團隊協(xié)作
(1)協(xié)同硬件團隊選型主控芯片(評估NPU算力適配YOLOv5s)定義傳感器規(guī)格;
(2)向嵌入式團隊提供tflite/rknn量化模型,聯(lián)合調(diào)試內(nèi)存與推理速度,開發(fā)性能監(jiān)控模塊;
(3)與產(chǎn)品經(jīng)理協(xié)作,將技術(shù)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為用戶體驗參數(shù)(如95%語音指令響應(yīng)<1秒),評估功能算力占用可行性。
1計算機科學(xué)人工智能相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷;
2熟悉深度學(xué)習(xí)框架(如TensorFlowPyTorch);
3有語音/NLP或計算機視覺項目經(jīng)驗者優(yōu)先;
4熟悉ROS及機器人算法者優(yōu)先。
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(1)模型設(shè)計針對陪護機器人人臉識別語音交互等場景,設(shè)計CNN/RNN/Transformer等深度學(xué)習(xí)模型,完成數(shù)據(jù)標(biāo)注與訓(xùn)練;基于TensorFlow/PyTorch優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)(輕量化設(shè)計),通過INT8量化適配RK3588SNPU等硬件。
(2)嵌入式部署將模型部署至STM32/RK3588等邊緣設(shè)備,利用TensorFlowLite/RKNN實現(xiàn)端側(cè)推理;優(yōu)化計算圖(算子融合內(nèi)存復(fù)用),保障實時性(如動態(tài)避障延遲<200ms)。
(3)傳統(tǒng)算法開發(fā)傳感器濾波FFT分析等信號處理算法及PID控制路徑規(guī)劃算法;實現(xiàn)IMU+激光雷達融合的SLAM建圖與導(dǎo)航。
2數(shù)據(jù)閉環(huán)構(gòu)建
(1)設(shè)計機器人日志交互錄音等數(shù)據(jù)采集方案,構(gòu)建邊緣-云端管道;
(2)開發(fā)數(shù)據(jù)清洗(去噪異常處理)及半監(jiān)督自動化標(biāo)注工具;
(3)通過在線學(xué)習(xí)/聯(lián)邦學(xué)習(xí)迭代模型,設(shè)計A/B測試(如語音喚醒率提升5%)并輸出量化報告。
3跨團隊協(xié)作
(1)協(xié)同硬件團隊選型主控芯片(評估NPU算力適配YOLOv5s)定義傳感器規(guī)格;
(2)向嵌入式團隊提供tflite/rknn量化模型,聯(lián)合調(diào)試內(nèi)存與推理速度,開發(fā)性能監(jiān)控模塊;
(3)與產(chǎn)品經(jīng)理協(xié)作,將技術(shù)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為用戶體驗參數(shù)(如95%語音指令響應(yīng)<1秒),評估功能算力占用可行性。
1計算機科學(xué)人工智能相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷;
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