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1. 阅读并整理高速视觉感知、目标检测与轨迹预测方向的相关论文。 2. 搭建乒乓球、台球、毽子等运动目标的检测与跟踪管线,完成高速相机/深度相机下的数据采集与标注。 3. 复现并改进球体飞行轨迹预测模型(时序网络、滤波基线等),评估预测精度与时延。 4. 将感知结果接入机器人决策链路,协助完成端到端击打/拦截实验的系统联调。 5. 参加课题组组会并进行阶段性研究汇报,撰写实验文档与结果分析。
1. 本科生、硕士研究生 2. 计算机、人工智能、电子信息、自动化等相关背景优先。 3. 掌握 Python 与 OpenCV,了解深度学习目标检测基本方法(YOLO 等)。 4. 能够阅读英文论文与技术文档。 5. 有计算机视觉项目、开源贡献或算法竞赛经历者优先。 6. 不要求已有正式科研经历,更关注学习能力和研究兴趣;对“让机器人在真实世界打球”有热情者优先。 7. 线下科研实习,实习周期3–6个月,每周预计投入20-30小时。



