职责描述：
1.研发适用于多自由度机器人、双足、四足仿生机器人决策规划的深度强化学习算法；
2.负责深度强化学习算法的模型开发、调试与实际机器人验证；
任职要求:
1.熟悉learning-basedcontrol领域前沿进展；2.了解多自由度欠驱动机器人动力学；
3.熟悉使用C++、Python等编程语言，熟悉pytorch/tensorflow等主流深度学习框架，了解ROS等框架；4.熟悉主流机器人仿真软件，如NVIDIAlsaacSim、mujoco、raisim、gazebo、pybullet、vrep等;
5.了解常用的深度强化学习算法(PPO、SAC、DQN、DDPG、A3C等);
6.有应用于机器人的深度强化学习研究项目经历优先。