机器人全身运控算法工程师

职位描述

1、人形机器人运动控制算法研发：参与人形机器人全身运动控制、动作追踪、运动重定向、WholeBodyControl 接入与控制策略优化等核心算法研发工作；

2、强化学习与 BeyondMimic 相关工作：参与人形机器人强化学习运动策略的训练、调优与评测，包括 BeyondMimic / Sonic 等动作模仿与运动追踪框架的复现、适配、训练优化、策略评估、Sim2Sim 与 Sim2Real 迁移等工作；

3、Avatar / Teleoperation 系统研发：参与“身外化身”系统建设，将光学动捕、VR 设备、人体姿态估计或其他上游意图输入，映射为机器人可执行的全身运动指令，实现高动态、高精度的人机动作同步；

4、算法工程化与真实机器人部署：基于 C++ / Python / ROS2 等技术栈，参与算法模块开发、系统联调、性能优化和机器人本体部署，推动前沿算法在真实产品场景中落；

任职要求

1、具备扎实的编程和工程能力，熟练掌握 C++ 和 Python，熟悉 Linux 开发环境，熟悉 Git、CMake、调试工具、性能分析工具等常用工程工具；

2、具备较好的机器人学或控制基础，理解以下内容中的一项或多项：

- 正逆运动学、雅可比矩阵、动力学建模；

- 全身控制 WBC、QP 优化、接触力分配；

- 轨迹优化、模型预测控制 MPC、阻抗控制、PD 控制；

- 足式机器人或人形机器人运动控制基本框架。

3、具备强化学习、模仿学习或机器人学习相关基础，理解以下内容中的一项或多项：

- PPO、SAC、TD3 等常见强化学习算法；

- Motion Tracking、Motion Imitation、AMP / ASE、BeyondMimic 等动作模仿方法；

- Reward 设计、Observation / Action Space 设计、Domain Randomization；

- Sim2Real、策略部署、鲁棒性评估与泛化测试。

4、具备较强的问题拆解能力和 Debug 能力，能够在“算法 + 控制 + 工程 + 硬件”的复杂系统中定位问题、分析原因并推动闭环解决。

5、具备较强的自驱力、学习能力和责任心，对人形机器人、具身智能、运动控制或强化学习方向有长期兴趣。