运控工程师-实习

面议
工作经验
不限
工作类型
全职
位置
深圳市
岗位说明
1. 参与具身机器人下肢模块的运动控制系统研发,以强化学习为核心技术路线,从仿真训练到真机落地全链路负责,同时深度参与机电系统联调与硬件迭代;
2.基于深度强化学习(PPO、SAC 等)在 Isaac Gym / Isaac Lab / MuJoCo 等并行仿真环境中训练双足机器人行走策略,覆盖平地行走、启停、转向、抗扰动等基础运动能力,并持续提升运动自然度与鲁棒性;
3.参与 sim-to-real 迁移工作,通过 Domain Randomization、系统辨识、Teacher-Student(Privileged Learning)等方法缩小仿真与真机动力学差距,确保策略在真实硬件上稳定部署;
4. 设计奖励函数、课程学习方案与训练框架,具备从零搭建完整 RL 训练流水线的能力,对策略的样本效率、泛化性与运动质量负责;
5. 参与机电联调,能独立分析关节执行器的力矩-速度特性、驱动器 FOC 参数对控制效果的影响,从控制视角提出硬件改进建议,推动结构与电气方案迭代;
6. 参与构建高保真仿真模型,完成关节摩擦、电机动力学、接触刚度等参数的标定,缩短仿真与实机的差距;将训练好的策略部署至机载计算平台,完成推理加速与实时控制接口对接,保障策略稳定运行;
岗位要求
1.与优秀算法、控制与AI团队深度协作,打造下一代智能机器人产品;
2.扁平化管理,鼓励技术创新与快速迭代。
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