岗位职责

•负责基于深度强化学习（DRL）的人形机器人全身运动控制算法研发，覆盖行走、跑跳、复杂地形适应及抗扰动等场景；

•设计并优化高保真仿真环境，研究域随机化、系统辨识等技术，解决Sim-to-Real零样本或少样本迁移问题；

•探索并落地“强化学习+传统控制（MPC/WBC）”混合控制架构，提升算法在真实系统中的安全性、鲁棒性与实时性；

•基于Isaac Gym/MuJoCo等物理引擎搭建并行仿真训练环境，负责算法在真实硬件上的部署、调试与工程优化。

任职要求

•硕士及以上学历，机器人工程、自动化、控制工程、计算机、人工智能等相关专业；

•精通C++与Python，熟悉Linux开发环境及ROS/ROS2，深入理解PPO、SAC、TD3等强化学习算法；

•熟悉机器人运动学与动力学，了解PID、MPC、WBC等传统控制算法，熟练使用至少一种主流物理仿真器；

•有基于GPU加速的并行仿真训练经验，具备真实人形或四足机器人运动控制部署经验者优先。