ロボティクスエンジニア（3D認識・センサーフュージョン）

株式会社NTPは、製造・物流の現場へのロボット・AIの導入を手がける企業です。顧客の現場に入り込み導入を完了させるForward Deployed Engineerを事業モデルの核とし、自社基盤の現場導入と製造業向けのロボット導入支援（ロボットSI）を行っています。本社は和歌山県海南市です。

■仕事概要
建物側に置いたセンサーでロボットの位置と向きを捉える「インフラ側の目」をゼロからつくるコアメンバーです。ロボットに何も付けず改造もしないまま、メーカーや機種の違うロボットを外から見守れる知覚の仕組みを、シミュレーションでの成立性証明から実機移植、現場稼働まで一気通貫で担います。

■仕事の詳細
【3D認識パイプラインの開発】

• 天井設置3D LiDAR点群からの背景差分・クラスタリング・幾何特徴による分類（ロボット／人／車両／仮置き物）
• CADテンプレートとのICPによるロボットの姿勢推定（x, y, θ）と、対称機体の向き曖昧性の解消
• 追跡（Kalman／ハンガリアン法）と物体リストの生成、複数センサー間の統合

【シミュレーションから実機へ】

• Gazebo上の真値付き評価環境での精度検証（位置≤10cm・向き≤5°が目標）
• NVIDIA Jetson上でのCUDA化・リアルタイム化（10Hz目標）、ROS 2ドライバ組込み
• 開発ラボ・顧客現場での実機評価、金属棚の反射・遮蔽など実環境課題への対処

【学習ベース手法への拡張（条件付き）】

• 幾何手法で精度が不足する場合の3D検出器の学習・TensorRT化
• 学習データ生成と自動ラベリングパイプラインの設計

【働き方】

• リモート勤務が基本。必要に応じてクライアント先（東京、新横浜、大阪など）へ訪問
• シミュレーション→実機→現場実証の全段階を1年で経験する想定

1. エッジ環境での高速化・学習ベース手法の経験

• CUDA／Isaac ROSによるJetson上の点群処理の最適化経験
• 3D物体検出・6DoF姿勢推定モデルの学習・推論（TensorRT／ONNX Runtime）の経験

2. インフラ側知覚・評価環境の構築経験

• 固定センサー（路側LiDAR・監視カメラ等）によるインフラ側知覚の開発経験
• Gazebo／Isaac Simでの評価環境構築、rosbagベースの回帰テスト整備の経験

3. 自律移動ロボットへの理解

• 自律移動ロボットの自己位置推定（AMCL等）への理解
• ナビゲーションスタックへの理解

４. 不確実性の高い環境における推進力

• 明確な仕様が定まっていない「不確実な要件」の中でも自走できる力
• 仮説検証を回しながら成果へ落とし込んだ経験

※上記すべての要件を完璧に満たしていなくても問題ありません。技術への強い関心や、現場実装へのパッションをお持ちの方からのご応募をお待ちしております。

• CUDA／Isaac ROSによるJetson上の点群処理の最適化経験
• 3D物体検出・6DoF姿勢推定モデルの学習・推論（TensorRT／ONNX Runtime）の経験
• 固定センサー（路側LiDAR・監視カメラ等）によるインフラ側知覚の開発経験
• Gazebo／Isaac Simでの評価環境構築、rosbagベースの回帰テスト整備の経験
• 自律移動ロボットの自己位置推定（AMCL等）とナビゲーションスタックへの理解