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岗位定位 负责面向人形机器人的全身运动控制与强化学习算法研发,让机器人具备稳定、自然、可泛化的运动能力,并推动算法从仿真训练走向真机部署。
岗位职责 1. 开发人形机器人全身运动控制强化学习算法,包括全身动作模仿、全身操作、柔顺控制、鲁棒恢复等能力。 2. 负责 sim-to-real 算法研发,提升算法在真机上的表现。 3. 参与视觉感知运动控制算法研发,将地形、操作目标等信息接入运动控制策略。
任职要求: 1. 有足式机器人无感知/视觉感知运动控制算法研发经验,熟悉仿真训练、sim-to-real、真机部署等流程。 2. 熟悉强化学习和模仿学习算法,理解 PPO、SAC、DeepMimic、AMP等方法中的一种或多种。 3. 熟练使用 C++、Python,具备扎实的算法实现、工程调试和性能优化能力。 4. 熟悉 Isaac Gym、Isaac Sim、MuJoCo、MujocoLab、Genesis等仿真平台中的一种或多种。 5. 热爱人形机器人事业,愿意面对真机调试、硬件限制、仿真偏差和长期迭代。 加分项 在 ICRA、IROS、CoRL、RSS、SIGGRAPH、NeurIPS 等会议发表过运动控制、强化学习、模仿学习、人形机器人相关论文。



