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参与人形机器人通用全身运动控制算法的研发和调试,重点推动全身基座模型的建设; 参与人形机器人多模态运动生成算法的研发,打通上层运动生成和底层运动跟踪的闭环; 在自研机器人平台上进行模型训练、部署与调试,推动算法从仿真到真机的闭环; 研究和复现前沿算法和开源项目,探索学术和工程问题,开发功能和应用
硕士及以上学历,自动化、机器人学、控制理论、计算机科学、机械电子、数学等相关专业; 需要人形强化学习相关经验,mimic或motion tracking相关经验更匹配; 熟练使用Pytorch/JAX等深度学习框架,掌握主流模仿学习、强化学习算法; 熟悉常用的机器人仿真平台IsaacSim、Mujoco、Newton和训练框架 IsaacLab,Mjlab等,具备在仿真环境中进行运动控制的实践经验; 热爱机器人行业,有相关期刊或会议论文发表经历,或实际强化学习项目落地经验者优先 实习时间≥3个月,每周到岗≥4天



