主要职责
1. 臂-手力控算法开发：
· 设计并实现适用于机器人手臂的力/位混合控制、阻抗/导纳控制算法，实现与环境的安全、柔顺交互。
· 研发基于模型的力控策略，应对未知环境接触和不确定动力学。
· 探索并开发手部抓握的力控策略，实现稳定且不损坏物体的抓取。
2. 精细操作与协作控制：
· 开发双臂协调控制算法，完成搬运、装配等需要双臂配合的任务。
· 设计与人类进行物理协作（如共同搬运物体）的安全控制策略。
· 实现基于外部力矩观测器的碰撞检测与反应策略。
3. 仿真与实验验证：
· 在仿真环境（如 MuJoCo, Isaac Sim）中搭建并验证臂-手交互任务。
· 将算法部署到真实机器人上，进行从单关节到整臂、再到双手的系统集成与调试。
· 设计详细的实验方案，量化评估算法的交互性能、安全性和鲁棒性。
4. 跨学科协作：
· 与感知团队合作，将视觉、触觉信息融入力控回路，实现“眼看-手碰”的闭环。
· 与规划团队协作，为高层任务规划提供可行的力控约束和接口。
· 与硬件团队协同，优化关节扭矩 sensing 和驱动器的性能。
任职要求
1. 学历与专业： 硕士及以上学历，机器人学、控制科学与工程、机械电子、计算机等相关专业。
2. 工作经验： 在机器人力控/交互控制领域有2年及以上相关项目或研究经验。
3. 专业知识：
· 精通机器人动力学 及力控原理（阻抗控制、导纳控制、力位混合控制）。
· 对 机器人状态估计（如外力估计、接触力估计）有深入理解。
· 熟悉常见的 抓取力学 和抓取规划基础。
4. 工程技能：
· 熟练掌握 C++ 和 Python，具备在 Linux 和 ROS/ROS 2 框架下进行算法开发与部署的能力。
· 拥有在真实机器人系统上实现和控制算法的实际经验。
5. 个人素质： 具备出色的分析问题和解决问题的能力，对解决极具挑战性的工程技术问题充满热情，具备优秀的团队沟通和协作能力。
优先考虑：
1. 在协作机器人、人形机器人上半身或灵巧手领域有直接力控算法开发经验者。
2. 拥有 双臂协调控制 或 人类-机器人物理交互 项目经验者。
3. 熟悉 模型预测控制 在操作任务中的应用，或有基于 强化学习 的交互策略开发经验。
4. 有使用 触觉传感器 并将其反馈用于力控回路的经验。
5. 熟悉 MoveIt 2 等机器人操作框架及其力控扩展。