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工作職責(zé)
1、模型導(dǎo)入與處理優(yōu)化：負責(zé)免示教場景下各類三維模型（如CAD模型、點云模型等）的導(dǎo)入工作，搭建高效的模型解析與預(yù)處理框架，解決模型格式兼容性、數(shù)據(jù)冗余等問題，確保模型在算法系統(tǒng)中高效加載與精準呈現(xiàn)。同時，針對模型的幾何精度、拓撲結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化，為后續(xù)的特征識別和建模提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
2、特征智能識別研發(fā)：基于圖形學(xué)算法與免示教技術(shù)，深入研究應(yīng)用場景中的關(guān)鍵特征（如焊縫位置、待打磨區(qū)域的邊界、曲面曲率變化點等），設(shè)計并實現(xiàn)自動化的特征識別算法。通過分析模型的幾何參數(shù)、紋理信息及空間關(guān)系，提高特征識別的準確性和魯棒性，減少對人工示教的依賴。
3、三維建模與路徑規(guī)劃支持：結(jié)合識別到的特征信息，進行工作區(qū)域的三維建模，構(gòu)建精確的場景數(shù)字化模型?；诮＝Y(jié)果，為機器人的運動路徑規(guī)劃提供圖形學(xué)層面的算法支持，確保路徑的平滑性、安全性及作業(yè)效率，滿足復(fù)雜工況下的自動化作業(yè)需求。
4、算法迭代與性能提升：持續(xù)優(yōu)化模型導(dǎo)入、特征識別和建模相關(guān)的算法，提升算法在復(fù)雜環(huán)境（如光照變化、工件表面缺陷）下的適應(yīng)性和處理速度。通過實驗測試與數(shù)據(jù)分析，解決算法應(yīng)用過程中出現(xiàn)的精度偏差、計算耗時等問題，推動算法的工程化落地。
5、跨團隊協(xié)作與技術(shù)支持：與機械設(shè)計、機器人控制、軟件開發(fā)等團隊緊密協(xié)作，將圖形學(xué)算法與實際的打磨