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崗位職責
1 核心算法研發(fā)圍繞機器人運動控制與操作，設計并構建機器人大規(guī)模并行仿真環(huán)境 。
設計并實現基于強化學習的足式機器人運動控制策略，涵蓋步態(tài)規(guī)劃（行走奔跑爬坡越障）全身協調控制（WBC）平衡控制及動態(tài)抗干擾算法，解決復雜非結構化環(huán)境下的運動穩(wěn)定性問題。
2 強化學習體系構建負責離線/在線強化學習算法（PPOSACDDPG等）的選型訓練與優(yōu)化，設計合理的獎勵函數課程學習方案及域隨機化策略，提升模型泛化能力與訓練效率，并部署強化學習算法進行大規(guī)模并行訓練。
3 仿真與實機閉環(huán)基于MuJoCoIsaac Sim/Pybullet等仿真平臺搭建高保真物理仿真環(huán)境，完成算法離線驗證 。主導Sim2Real遷移落地，解決仿真與實機差異（機械間隙傳感器噪聲），實現算法在實體機器人上的部署與迭代。
4 工程化落地基于ROS/ROS2架構與Linux實時系統(tǒng)，用C++/Python完成算法代碼開發(fā)移植與優(yōu)化，確保實時調度周期1ms，滿足足式機器人動態(tài)運動的實時性要求。
5 跨團隊協同與機械硬件感知導航嵌入式開發(fā)團隊緊密協作，對接傳感器數據（IMU編碼器）與硬件約束，解決關節(jié)限位力矩超限等系統(tǒng)級適配問題 。聯合調試感知-決策-控制全鏈路閉環(huán)。
6 技術前沿追蹤關注ICRAIROSRSS等頂會頂刊，追蹤強化學習具身智能在足式機器人領域的前沿進展，將新技術新方法融入產品研發(fā)，持續(xù)提升機器人運動性能與環(huán)境適應性。

職位要求
1 碩士及以上學歷，控制科學與工程機器人學自動化計算機科學人工智能機械電子工程等相關專業(yè)。。
2 具備機器人控制相關的強化學習項目經驗，熟悉主流強化學習算法如PPOSACDDPG等。
3 具有扎實的深度學習強化學習機器人運動學與動力學自動控制原理等相關領域知識基礎。
4 具備良好的計算機編程能力（Python或C++語言），熟悉Linux/ROS操作系統(tǒng)，代碼規(guī)范良好。
5 熟悉IsaacGym/SimGazeboMuJoCo等主流仿真環(huán)境或框架者優(yōu)先。
6 在RSSCoRLICRAIROS機器人會議上或ICMLNeurIPSICLR等人工智能會議有發(fā)表記錄者優(yōu)先。
7 熟悉C++，ROS，有真機系統(tǒng)上優(yōu)化部署和開源項目貢獻者可加分。

職位類別：

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