岗位职责

1.
算法开发与优化

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负责灵巧手（多自由度机械手）的运动学、动力学建模与控制算法设计（如PID、阻抗控制、自适应控制等）。

•
开发基于强化学习（RL）或模仿学习（IL）的智能控制策略，提升手部操作的柔顺性与精准度。

•
优化触觉/力觉反馈算法，实现复杂环境下的自适应抓取与操作。

2.
系统集成与调试

•
协同硬件团队完成控制算法在嵌入式系统（如STM32、NVIDIA Jetson）的部署与实时性能优化。

•
调试多传感器融合方案（IMU、力传感器、视觉传感器），解决时延与噪声干扰问题。

3.
仿真与测试

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构建高精度物理仿真环境（基于Gazebo/Mujoco/Matlab），验证算法可行性。

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设计实验方案，分析抓取成功率、轨迹跟踪误差等核心指标，输出技术改进报告。

4.
前沿技术跟踪

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研究领域最新成果（如神经形态控制、类脑算法），推动技术预研与专利布局。

任职要求

核心技能

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教育背景：硕士及以上学历，机器人、控制工程、计算机、应用数学等相关专业，985/211院校优先。

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理论基础：

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精通机器人运动学（DH参数）、动力学（拉格朗日方程）与轨迹规划算法。

•
熟练运用优化理论（LQR、MPC）与非线性控制方法。

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编程能力：

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精通Python/C++，熟悉ROS/ROS2框架，具备实时系统开发经验。

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熟练使用Eigen、OpenCV、PyTorch/TensorFlow等库。

经验要求

•
项目经验：

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2年以上灵巧手/机械臂控制算法开发经验，有完整产品落地案例者优先。

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熟悉主流机器人仿真工具（如Gazebo、V-REP）与物理引擎（如Bullet、ODE）。

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硬件知识：

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了解无刷电机、谐波减速器、柔性传感器等硬件特性，具备软硬件联调能力。

素质要求

•
具备问题拆解与快速原型验证能力，能通过仿真快速迭代算法。

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良好的英文文献阅读与技术文档撰写能力。

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团队合作意识强，可跨部门推动算法落地。

加分项

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有顶会论文（ICRRA/IROS/RSS）或机器人竞赛（如RoboMaster）获奖经历。

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熟悉医疗康复机器人、人形机器人或空间灵巧手应用场景。