1.开发适用于多自由度双足、四足仿生机器人的决策规划算法和控制策略
2.负责强化学习算法模型开发和移植部署，并在实际机器人上调试验证并落地应用
3.跟踪国内外前沿学术成果，复现相关算法并优化改进
任职资格
1.硕士及以上学历，重点高校计算机、自动化、人工智能、应用数学等专业，理论基础扎实
2.了解强化学习算法如PPO、SAC、DQN、DDPG、A3C等，熟练使用PyTorch和TensorFlow机器学习框架之一
3.具有模仿学习或强化学习相关项目研究经验，熟悉Gazebo、Mujoco、Pybullet、Nvidia Isaac Gym等机器人仿真软件
4.熟悉C++、Python等编程语言，熟悉Linux操作系统，了解ROS 中间件
5.有大模型和分布式深度学习训练系统使用经验的优先
6.有通过触觉/视觉感知传感器进行足式机器人学习经验的优先