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"1、研发基于视觉的实时目标检测与语义分割算法（2D/3D），为人形机器人提供场景理解能力（如可通行区域、操作对象识别）。
2、优化动态场景下的语义分割鲁棒性（应对光照变化、运动模糊、遮挡等挑战）。
开发/集成融合语义信息的VSLAM模块，将检测/分割结果嵌入建图过程（如语义特征点筛选、动态物体过滤）。
3、构建轻量化语义地图（如物体级语义拓扑图），支撑导航决策的高效查询。
4、设计感知-导航接口层：将语义地图、目标位姿、动态障碍物信息实时转换为导航模块可用的输入（如代价地图语义层生成）。
5、开发场景自适应感知策略：针对导航需求动态调整感知算力分配。
6、与定位导航规划团队紧密协作，验证感知输出在运动控制链路的有效性。
7、实现算法在嵌入式平台（Jetson/Orin）的实时部署（模型量化、算子优化），满足高速更新频率。" |
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