全身数采设备研发实习生（机器人遥操作与数据采集方向）

参与全身数采设备的方案设计与原型开发，包括扩展现实设备（Extended Reality, XR）、动作捕捉设备、手柄、数据手套、脚部追踪器、同构主臂及其他遥操作装置。

协助完成人侧数采设备与双足机器人、机械臂、灵巧手之间的通信和系统集成，实现人体头部、双臂、手指、腰部及下肢动作的实时采集。

参与人体动作到机器人动作的映射与重定向，包括坐标系转换、动作比例映射、关节限位、碰撞约束、滤波和平滑处理。

参与机器人遥操作功能开发，包括双臂操作、灵巧手控制、头部跟随、腰部控制、机器人移动指令及安全使能逻辑。

协助集成相机、惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）、编码器、六维力传感器、足底力传感器及触觉传感器等设备。

参与多传感器时间同步、数据记录和数据格式设计，记录人侧操作指令、机器人控制目标、机器人实际状态、视觉、力觉及系统运行状态等数据。

开发或维护数据采集、数据回放、数据可视化、数据质检和格式转换工具，协助打通数据采集、训练和本体推理链路。

参与全身数采设备的组装、标定、调试和测试，定位通信异常、数据丢帧、延迟、漂移、映射偏差及系统不稳定等问题。

配合算法、运动控制、软件、感知和硬件团队开展现场数据采集，分析无效数据和失败案例，持续优化设备操作体验和采集效率。

完成设备使用说明、接口文档、标定文档、测试记录及问题分析报告等工程资料。

本科或硕士在读，机器人、自动化、控制科学与工程、计算机、电子信息、机械电子、测控技术等相关专业。

熟悉Python或C++中的至少一种语言，具备基本的软件开发和调试能力。

熟悉Linux开发环境，了解机器人操作系统（Robot Operating System, ROS）或ROS 2的基本使用方法。

具备基础的机器人运动学、坐标变换、线性代数或自动控制知识，能够理解关节空间、笛卡尔空间、旋转矩阵和四元数等概念。

对传感器、机器人遥操作、动作捕捉、人机交互或具身智能数据采集有较强兴趣。

具备较强的动手能力，愿意参与设备装配、线束连接、传感器标定、现场调试及重复测试。

具备良好的问题分析能力，能够根据日志、数据曲线和实验现象定位问题。

责任心强，能够完整记录实验过程、问题现象、测试结果和版本信息。

每周能够实习4天及以上，连续实习3个月及以上，能够长期实习者优先。