岗位职责
1. 负责机器⼈具⾝操作算法研发，包括：感知 → 表征 → 规划 → 控制的完整具⾝决策链路。
2. 设计并实现 多模态输⼊（RGB-D、点云、语⾔、Proprioception）的融合模型，⽤于抓取、放置、拆装、精细 manipulation 等任务。
3. 开发与优化 具⾝视觉模型（VLM + Vision Encoder + DepthEncoder），提升机器⼈对场景物体的理解能⼒。
4. 研发和落地 具⾝操作策略模型：
◦ Diffusion Policy / Keypoint-based Policy
◦ Reinforcement Learning (SAC/TD3/PPO)
◦ Imitation Learning（BC、BC-RNN、RLPD、IQL）
◦ Foundation Model for Embodied AI（VLA、RT-2/RT-X 思路）
5. 搭建具⾝控制流⽔线，包括：抓取点⽣成、姿态追踪、动作规划（IK/TrajOpt/OMPL）、低层位置或⼒控闭环控制。
6. 进⾏真实双臂/单臂机器⼈实验，包括数据采集、标注、策略训练、部署调试、性能优化。
7. 参与构建具⾝操作数据集：⼿眼标定、相机标定、流程脚本化⾃动采集、真实与仿真混合数据⽣成。
8. 输出技术⽂档、训练脚本、实验报告，并推动算法在真实⽣产环境中上线。
任职要求
1. 计算机、⼈⼯智能、机器⼈、⾃动化等相关专业，硕⼠优先。
2. ⾄少具备以下⽅向之⼀：
◦ 机器⼈操作策略（Diffusion Policy / BC / RL / imitation learning）
◦ 具⾝视觉（6D pose、Depth+RGB 融合、多视⻆感知、Segmentation+Pose）
◦ ⼤模型与多模态模型（VLM、LLM、VLA、POMDP Transformer 等）
3. 熟练使⽤以下任意⼏个技术栈：
◦ 视觉：PyTorch、YOLO、SAM、Open3D、PCL、FoundationPose
◦ 操作策略：Diffusion Policy、ACT、RT-1/RT-2、PI0、IQL、SAC、TD3
◦ 仿真：Isaac Sim / Isaac Lab / Mujoco / Habitat
◦ ⼯程：ROS/ROS2、C++/Python、Linux
4. 熟悉机器⼈基本操作技能：
◦ ⼿眼标定
◦ IK、轨迹规划、⼒位混合控制
◦ 点云处理、深度图过滤
◦ 点云处理、深度图过滤
5. 有真实机器⼈实验经验（UR/Franka/ABB / 双臂平台 / 移动双臂）者优先。