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1. 机械臂路径生成与轨迹规划、建模辨识与补偿、动力学与控制等方面的算法研究和实现; 2. 实现力位混合控制(阻抗/导纳控制)、重力补偿及碰撞检测,提升复杂交互场景下的操作稳定性; 3. 参与机器人运动学、动力学模型的搭建和仿真; 4. 参与多机械臂协同、人机协作等复杂场景的策略设计与性能优化; 5. 针对机器人运动特性提出本体与算法协同设计的改进建议。
1. 深入理解机器人学原理,掌握刚体运动学和动力学,熟悉正向/逆向运动学(FK/IK)方法,有轨迹规划、力感知、力控制、碰撞检测等算法开发经验; 2. 熟悉主流路径规划算法,包括A、RRT、PRM等,并有应用经验; 3. 掌握最优化理论和数值优化技术,能够熟练构建和求解LQR、MPC、WBC等控制问题,了解常用的QP求解方法和求解器; 4. 熟练应用C++、Python、Matlab等编程语言,熟练使用Eigen矩阵库,至少熟悉一种物理仿真平台如Bullet、MuJoCo、Webots,并了解ROS2框架; 5. 熟练掌握预测控制、鲁棒控制、智能控制等领域中至少一项,并有应用经验。



