机器人算法实习生

自主移动机器人(AMR)及多关节机械臂等机器人运动学控制算法开发，包括关节空间、笛卡尔空间的轨迹规划及插补，轨迹过渡，前馈控制，反馈控制，力控算法等；

机器人动力学建模及算法开发；

搭建Gazebo/Isaac Sim仿真环境，完成算法验证、嵌入式平台（如NVIDIA Jetson）部署与实机调试闭环。

开发机器人运动轨迹生成算法，优化机器人在不同场景下的行为决策，包括不同环境下局部避障等策略；

机器人规控算法的软件实现、配合整机联合调试，解决决策和运动规划工程问题；

编写测试文档

全日制硕士及以上学历，自动化、机械、机械电子、计算机等相关专业优先；

具有扎实的数学基础，掌握机器人学基础知识，熟悉控制理论、优化理论；

具有机器人运动学和动力学、路径规划、轨迹规划、运动插补等项目经验；熟练掌握PID、LQR、MPC、自适应控制等常用控制算法原理；熟练掌握常用路径规划算法（如RRT、A*、样条插值）与运动规划算法（如DWA、TEB）；

熟悉C/C++，熟练使用开源机器人软件平台、工具包等工具者优先；

加分项：参与过机器人相关项目、竞赛或实习经历；掌握Docker/Git CI/CD流程；在ICRA/IROS/RSS发表相关论文，或主导开源项目；熟悉扩散模型（Diffusion）、神经辐射场（NeRF）等AI方法在运动规划中的落地应用