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【岗位职责】 1. 负责机器人运动控制算法研发、优化与真机落地，涵盖移动机器人、机械臂、人形机器人等载体的轨迹规划、运动学解算、动力学控制、姿态稳定控制等核心模块。 2. 设计并优化机器人运动控制策略，包括PID、MPC、自适应控制、阻抗控制、滑膜控制等经典及先进控制算法，解决机器人抖动、轨迹跟踪偏差、运动平顺性差、高速运动稳定性不足等工程问题。 3. 负责机器人全局/局部轨迹规划、速度曲线规划（S型、梯形曲线）、避障运动规划算法开发，结合设备硬件参数完成控制参数整定，适配不同作业场景的运动精度与效率需求。 4. 对接强化学习算法组，配合智能决策、自主学习类算法完成运动控制闭环迭代，实现传统控制算法与AI强化学习算法的融合适配，提升机器人复杂环境自适应运动能力。 5. 基于ROS/ROS2搭建机器人运动控制软件框架，完成控制模块开发、封装、调试与迭代，配合嵌入式团队完成算法移植、实时性优化、硬件适配与量产落地测试。 6. 搭建运动控制效果评估体系，完成性能测试、数据分析与问题复盘，持续优化机器人定位精度、运动平稳性、响应速度、抗干扰能力等核心指标。 7. 跟进机器人运动控制前沿技术，沉淀标准化控制算法模块、技术文档与调试方案，支撑团队产品迭代与技术复用。 【岗位要求】 1. 学历背景：本科及以上学历，控制科学与工程、自动化、机器人工程、机械电子、人工智能等相关专业，优秀本科应届生可放宽。 2. 具备扎实的自动控制原理、现代控制理论、机器人运动学与动力学基础，熟练掌握正逆解、雅可比矩阵、刚体动力学、姿态解算等核心理论。 3. 精通机器人主流运动控制、轨迹规划算法，熟练使用MPC、PID、阻抗控制、前馈补偿等控制方法，具备独立算法设计、仿真、调优能力。 4. 熟练掌握C++/Python编程，熟悉Linux开发环境，精通ROS/ROS2控制系统开发，具备机器人控制代码实战开发经验。 5. 熟练使用Matlab/Simulink、MuJoCo、Gazebo等任一仿真工具，能够独立完成控制算法仿真验证与真机调试落地。 6. 熟悉机器人硬件架构，了解电机、编码器、IMU、驱动器等核心器件特性，能够结合硬件完成控制参数整定与问题排查。 7. 具备良好的工程落地思维，擅长定位解决运动震荡、超调、跟踪误差大、低速卡顿、抗干扰弱等实际控制问题，逻辑清晰、执行力强。 8. 具备良好的团队协作能力，可高效配合算法、硬件、嵌入式团队完成联合调试与项目迭代。

【岗位职责】 1. 研发适用于多自由度机器人、双足、四足仿生机器人决策规划的深度强化学习算法； 2. 负责深度强化学习算法的模型开发、调试与实际机器人验证； 【岗位要求】 1. 熟悉learning-based control领域前沿进展； 2. 了解多自由度欠驱动机器人动力学； 3. 熟悉使用C++、Python等编程语言，熟悉pytorch/tensorflow等主流深度学习框架，了解ROS等框架； 4. 熟悉主流机器人仿真软件，如NVIDIA Isaac Sim, mujoco, raisim, gazebo, pybullet, vrep等； 5. 了解常用的深度强化学习算法（PPO、SAC、DQN、DDPG、A3C等）； 6. 有应用于机器人的深度强化学习研究项目经历； 【优先条件】 有人工智能/机器人方向顶会顶刊论文的候选人优先（RSS、ICRA、IROS、CoRL、RAL等）

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