【地瓜机器人】灵巧手算法工程师

方向 A：灵巧手传统控制 负责灵巧手运动学 / 动力学建模，设计关节空间与指尖笛卡尔空间的映射与控制方案，处理关节冗余、多解与奇异点问题； 开发力位混合控制、阻抗 / 导纳控制算法，实现灵巧手抓取与精细操作（捏、捻、插、拧等接触丰富任务）的稳定执行； 负责灵巧手与机械臂 / 人形整机的协同控制集成，完成轨迹规划与底层驱动（电机、腱绳 / 连杆传动）联合调试； 持续优化控制实时性与鲁棒性，解决长时间运行下的精度漂移与温漂问题。 方向 B：数据手套与遥操作开发 负责基于数据手套（Data Glove）、动捕（MoCap）、VR/AR 等设备的主从遥操作系统开发，构建高带宽、低延迟的主从控制链路； 设计并实现人手 → 灵巧手的运动重定向（Motion Retargeting）算法，解决结构异构下的姿态映射失真与动作一致性问题； 搭建遥操作数据采集 Pipeline：多传感器（视觉 / 触觉 / 力觉 / 本体）数据同步与时间对齐、标准化数据 Rollout、存储与回放机制； 开发遥操作安全策略（碰撞检测、工作空间限制、急停与限力），保障人机安全与数据采集效率。 方向 C：灵巧手模型 负责灵巧手本体建模（URDF / MJCF）、仿真环境搭建与 Sim-to-Real 适配，支撑算法离线验证与数据生产； 参与灵巧手操作模型（VLA / Diffusion Policy / ACT 等操作策略）的数据生产、训练与真机评测闭环，将遥操作采集数据转化为可泛化的操作能力； 建立灵巧手操作数据质量评估体系（姿态覆盖度、轨迹平滑性、任务完成质量等指标）； 跟踪灵巧操作领域前沿进展（遥操作方法、扩散策略、Sim2Real 等），推动有价值的技术在产品与数据场景落地。

硕士及以上学历，机器人学、控制工程、自动化、计算机、人工智能等相关专业； 扎实的机器人运动学 / 动力学基础，熟悉常用建模与控制方法（位控 / 力控 / 阻抗控制 / 轨迹规划）； 精通 C++ / Python，熟悉 ROS / ROS2，具备真实机器人系统上部署与调试算法的工程能力； 熟悉 TCP / UDP / WebRTC 等实时通信协议，有低延迟传输优化经验者优先； 良好的问题解决能力、团队协作精神与工程习惯。 满足以下至少一项： 有灵巧手控制、末端执行器操作或机械臂运控的实际项目经验； 有遥操作系统、主从控制、运动重定向或力反馈控制的开发经验； 有数据手套 / MoCap / VR 设备接入与真机数据采集系统开发经验； 加分项 有灵巧手遥操作系统完整开发经验（人手输入 → 映射算法 → 灵巧手输出全链路）； 熟悉主流灵巧手（Shadow、LEAP、国产灵巧手等）的关节结构、运动范围与控制接口，理解人手与灵巧手的结构差异； 有模仿学习 / 强化学习用于灵巧操作的研究或落地经验（Diffusion Policy、VLA 等）； 有触觉 / 力觉传感或多模态信息融合的实践经验； 在机器人 / AI 顶会（RSS、CoRL、ICRA、IROS 等）发表过论文，或有高质量开源项目； 有具身智能数据采集规模化管理或量产机器人项目经验。