职位详情
1. 负责拟态机器人、多轮足(四足/六足/八足)及轮足混合机器人高动态运动控制算法的方案设计、编码实现与性能优化;完成全身体动力学建模、模型预测控制(MPC)、全身协调控制(WBC)、步态规划与切换、稳定平衡策略、抗干扰机制等关键技术模块的研发;
2. 针对非结构化场景如复杂地形、坡道、台阶、松软或低附着路面,研发具备环境适应能力的自主运动策略;联合感知、路径规划与嵌入式系统团队,推进算法在实体机器人上的集成、调优与实际运行验证;
3. 探索融合强化学习(RL)、模仿学习(IL)或小样本在线学习的智能型运动控制技术路径;编写规范的技术文档,协助开展专利申请与学术论文撰写工作;
4. 控制科学与工程、机械电子、自动化、计算机、航空航天等相关专业背景;
系统掌握机器人动力学建模方法(拉格朗日/牛顿-欧拉法),精通现代控制理论(如LQR、MPC、阻抗控制等);
5. 熟练使用ROS/ROS2框架,具备扎实的C++/Python编程能力;
具有四足/双足/多足机器人项目经历,至少全程参与过1项从仿真验证到实机部署的完整控制算法闭环开发;熟悉主流仿真平台(如Gazebo、Isaac Gym、PyBullet、MuJoCo);
优先考虑:
在MIT Cheetah、Unitree Go/Go2、ANYmal、Spot 或自研机器人平台上具备实际开发经验;
了解实时操作系统(RTOS)或Linux底层驱动与通信协议(CAN、EtherCAT);
有将强化学习算法应用于机器人控制的实际案例(如PPO、SAC、TD3等);
在ICRA、IROS、RSS、RAL、Science Robotics等高水平会议或期刊发表过相关研究成果;
对轮足一体化设计、非常规腿部构型、极端工况下的机器人适应性问题具有研究热情。
2. 针对非结构化场景如复杂地形、坡道、台阶、松软或低附着路面,研发具备环境适应能力的自主运动策略;联合感知、路径规划与嵌入式系统团队,推进算法在实体机器人上的集成、调优与实际运行验证;
3. 探索融合强化学习(RL)、模仿学习(IL)或小样本在线学习的智能型运动控制技术路径;编写规范的技术文档,协助开展专利申请与学术论文撰写工作;
4. 控制科学与工程、机械电子、自动化、计算机、航空航天等相关专业背景;
系统掌握机器人动力学建模方法(拉格朗日/牛顿-欧拉法),精通现代控制理论(如LQR、MPC、阻抗控制等);
5. 熟练使用ROS/ROS2框架,具备扎实的C++/Python编程能力;
具有四足/双足/多足机器人项目经历,至少全程参与过1项从仿真验证到实机部署的完整控制算法闭环开发;熟悉主流仿真平台(如Gazebo、Isaac Gym、PyBullet、MuJoCo);
优先考虑:
在MIT Cheetah、Unitree Go/Go2、ANYmal、Spot 或自研机器人平台上具备实际开发经验;
了解实时操作系统(RTOS)或Linux底层驱动与通信协议(CAN、EtherCAT);
有将强化学习算法应用于机器人控制的实际案例(如PPO、SAC、TD3等);
在ICRA、IROS、RSS、RAL、Science Robotics等高水平会议或期刊发表过相关研究成果;
对轮足一体化设计、非常规腿部构型、极端工况下的机器人适应性问题具有研究热情。
2026-06-19 13:42
IP属地:四川成都
职位福利
本科1-3年算法工程化经验自然语言处理算法其他

拟态机器人科技(宜宾)有限公司
天使轮 · 20-99人


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