深圳·南山区
职位详情
岗位职责
1. 运动控制算法体系研发：主导人形机器人核心运动控制算法架构设计，包括关节级控制（位置 / 速度 / 力矩三环控制）、动力学建模（正 / 逆动力学、刚体动力学、接触动力学）、姿态稳定控制（基于 IMU / 力矩传感器的实时平衡调整）及轨迹优化（Jerk 最小化、避障轨迹规划），解决机器人高动态运动下的精度与稳定性问题。
2. 高精度控制算法优化：基于 PID、模糊控制、滑模控制、模型预测控制（MPC）、自适应控制等算法，开发机器人关节伺服控制策略，针对关节摩擦、 backlash、机械谐振等非线性因素，设计补偿算法；优化控制参数，实现关节位置控制精度≤±0.01°，速度控制精度≤±0.1rad/s，力矩控制精度≤±0.5N・m。
3. 多场景运动策略开发：针对工业巡检、服务交互、应急救援等不同应用场景，开发个性化运动控制策略，如人机协作场景下的力控柔顺控制、不平地面的自适应步态调整、快速移动中的姿态稳定控制；完成运动策略的仿真验证（Matlab/Simulink、PyBullet）与实机调试。
4. 传感器数据融合与控制闭环：融合六维力矩传感器、IMU、视觉传感器、足底压力传感器数据，基于卡尔曼滤波 / 扩展卡尔曼滤波（EKF）算法进行数据降噪与状态估计（机器人姿态、关节位置、接触力），构建高可靠的控制闭环，解决传感器数据延迟、噪声干扰导致的控制偏差问题。
5. 软件设计与封装：能够将算法进行产品级软件设计封装，并配合其他软件工程师，实现交互性软件需求，实现产品落地与交付
6. 算法与电控 / 机械系统协同优化：与电控工程师协作，优化控制算法与驱动程序的匹配度（如控制频率、指令格式），降低控制延迟；与机械工程师协作，基于运动控制需求优化机械结构设计（如减少关节摩擦、优化传动比），解决机械谐振对控制精度的影响。
7. 算法迭代与技术创新：持续跟踪运动控制领域前沿技术（如 AI 强化学习在步态规划中的应用、数字孪生驱动的控制优化），开展技术预研与原型验证；建立运动控制算法性能评估体系，通过实机测试数据迭代优化算法，提升机器人运动的平滑性、稳定性与适应性。
任职要求
（一）学历与专业
211/985硕士及以上学历，控制工程、自动化、机械电子工程、 机器人等相关专业；具备 5年以上机器人运动控制算法研发经验，至少主导过 1 个人形机器人、6 轴以上高端工业机器人或者医疗机械臂运动控制算法落地项目。
（二）核心技术能力
1. 精通机器人动力学与运动学建模（正逆解推导），熟练掌握多体动力学仿真工具（Matlab/Simulink、ADAMS、PyBullet），能独立完成机器人运动学 / 动力学模型的搭建与验证。
2. 深入理解各类运动控制算法（PID、滑模控制、模型预测控制、自适应控制、模糊控制）的原理与工程实现，具备高动态、高精度场景下的算法优化经验，曾解决过机器人步态稳定性、关节控制精度等核心问题。
3. 熟练掌握传感器数据融合技术，精通 EKF/UKF 等滤波算法，具备多传感器（力矩、IMU、视觉）数据同步与融合的工程实现能力。
4. 3年C++软件编程经验，理论基础扎实，熟悉linux系统，数据结构，操作系统，计算机原理。具备STL、网络、数据库多线程等相关知识的开发经验，并有深入认识。具备C语言、Python开发经验
5. 能独立完成运动控制算法的代码实现、单元测试与集成测试；熟悉 ROS/ROS2 框架，具备基于 ROS 生态工具进行运动控制算法开发与调试的经验。
6. 深入理解机器人机械结构与电控系统对运动控制的影响，能通过算法优化补偿机械缺陷（如传动间隙、摩擦）和电控延迟，具备跨领域协同优化能力。
7. 具备丰富的实机调试经验，能使用数据采集工具（如 ROSbag、示波器）分析运动控制性能数据，快速定位并解决算法层面的震荡、超调、响应迟缓等问题。
（三）综合素质
1. 具备强烈的技术钻研精神，逻辑思维缜密，能从理论到工程落地全流程推进算法研发。
2. 具备良好的沟通协作能力，能与电控、机械、感知等团队高效配合，推动项目整体进展。
3. 具备较强的抗压能力和创新意识，能适应快速迭代的研发节奏，持续探索新技术、新方法。
（四）加分项
1. 具备 AI 强化学习、深度学习与运动控制算法融合研发经验者优先。
2. 有知名机械臂原厂运动控制研发经历者优先
3. 曾主导机器人运动控制算法量产落地，具备量产过程中算法优化经验者优先。
4. 熟悉机器人安全控制标准（如 ISO 10218/ISO 3691-4），具备安全控制算法研发经验者优先。
1. 运动控制算法体系研发：主导人形机器人核心运动控制算法架构设计，包括关节级控制（位置 / 速度 / 力矩三环控制）、动力学建模（正 / 逆动力学、刚体动力学、接触动力学）、姿态稳定控制（基于 IMU / 力矩传感器的实时平衡调整）及轨迹优化（Jerk 最小化、避障轨迹规划），解决机器人高动态运动下的精度与稳定性问题。
2. 高精度控制算法优化：基于 PID、模糊控制、滑模控制、模型预测控制（MPC）、自适应控制等算法，开发机器人关节伺服控制策略，针对关节摩擦、 backlash、机械谐振等非线性因素，设计补偿算法；优化控制参数，实现关节位置控制精度≤±0.01°，速度控制精度≤±0.1rad/s，力矩控制精度≤±0.5N・m。
3. 多场景运动策略开发：针对工业巡检、服务交互、应急救援等不同应用场景，开发个性化运动控制策略，如人机协作场景下的力控柔顺控制、不平地面的自适应步态调整、快速移动中的姿态稳定控制；完成运动策略的仿真验证（Matlab/Simulink、PyBullet）与实机调试。
4. 传感器数据融合与控制闭环：融合六维力矩传感器、IMU、视觉传感器、足底压力传感器数据，基于卡尔曼滤波 / 扩展卡尔曼滤波（EKF）算法进行数据降噪与状态估计（机器人姿态、关节位置、接触力），构建高可靠的控制闭环，解决传感器数据延迟、噪声干扰导致的控制偏差问题。
5. 软件设计与封装：能够将算法进行产品级软件设计封装，并配合其他软件工程师，实现交互性软件需求，实现产品落地与交付
6. 算法与电控 / 机械系统协同优化：与电控工程师协作，优化控制算法与驱动程序的匹配度（如控制频率、指令格式），降低控制延迟；与机械工程师协作，基于运动控制需求优化机械结构设计（如减少关节摩擦、优化传动比），解决机械谐振对控制精度的影响。
7. 算法迭代与技术创新：持续跟踪运动控制领域前沿技术（如 AI 强化学习在步态规划中的应用、数字孪生驱动的控制优化），开展技术预研与原型验证；建立运动控制算法性能评估体系，通过实机测试数据迭代优化算法，提升机器人运动的平滑性、稳定性与适应性。
任职要求
（一）学历与专业
211/985硕士及以上学历，控制工程、自动化、机械电子工程、 机器人等相关专业；具备 5年以上机器人运动控制算法研发经验，至少主导过 1 个人形机器人、6 轴以上高端工业机器人或者医疗机械臂运动控制算法落地项目。
（二）核心技术能力
1. 精通机器人动力学与运动学建模（正逆解推导），熟练掌握多体动力学仿真工具（Matlab/Simulink、ADAMS、PyBullet），能独立完成机器人运动学 / 动力学模型的搭建与验证。
2. 深入理解各类运动控制算法（PID、滑模控制、模型预测控制、自适应控制、模糊控制）的原理与工程实现，具备高动态、高精度场景下的算法优化经验，曾解决过机器人步态稳定性、关节控制精度等核心问题。
3. 熟练掌握传感器数据融合技术，精通 EKF/UKF 等滤波算法，具备多传感器（力矩、IMU、视觉）数据同步与融合的工程实现能力。
4. 3年C++软件编程经验，理论基础扎实，熟悉linux系统，数据结构，操作系统，计算机原理。具备STL、网络、数据库多线程等相关知识的开发经验，并有深入认识。具备C语言、Python开发经验
5. 能独立完成运动控制算法的代码实现、单元测试与集成测试；熟悉 ROS/ROS2 框架，具备基于 ROS 生态工具进行运动控制算法开发与调试的经验。
6. 深入理解机器人机械结构与电控系统对运动控制的影响，能通过算法优化补偿机械缺陷（如传动间隙、摩擦）和电控延迟，具备跨领域协同优化能力。
7. 具备丰富的实机调试经验，能使用数据采集工具（如 ROSbag、示波器）分析运动控制性能数据，快速定位并解决算法层面的震荡、超调、响应迟缓等问题。
（三）综合素质
1. 具备强烈的技术钻研精神，逻辑思维缜密，能从理论到工程落地全流程推进算法研发。
2. 具备良好的沟通协作能力，能与电控、机械、感知等团队高效配合，推动项目整体进展。
3. 具备较强的抗压能力和创新意识，能适应快速迭代的研发节奏，持续探索新技术、新方法。
（四）加分项
1. 具备 AI 强化学习、深度学习与运动控制算法融合研发经验者优先。
2. 有知名机械臂原厂运动控制研发经历者优先
3. 曾主导机器人运动控制算法量产落地，具备量产过程中算法优化经验者优先。
4. 熟悉机器人安全控制标准（如 ISO 10218/ISO 3691-4），具备安全控制算法研发经验者优先。
2026-07-04 14:01
IP属地：广东
职位福利
硕士
芯禾机器人（深圳）有限公司
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