机器人研发实习生-运动控制-北京

开发基于强化学习方法的运控算法，重点攻关感知运控融合、或通用移动导航（Locomotion+Navigation）算法开发;

进行全身/基座运控模型开发，进行全身动作生成，在通用小脑基座模型方向有创新开发能力；

进行多模态数据集的收集与处理工作；

面向人形机器人交互与部署态场景，开展多模态运控算法/模型预研：融合视觉/语音/文本/触觉等输入，驱动全身动作生成、动作选择与闭环控制；

能够进行动作生成到仿真器执行的全链路工作；

负责运动控制系统的研发, 开发全身力/位控、全身柔顺控制、包括Whole-BodyControl、 Multi-Contact Whole-BodyManipulatio、Mobile-Manipulation；

探索基于GPU加速的搜索、采样、优化方法，探索以上方法和小脑模型深度融合以适应高动态环境 ；

结合前沿发展探索机器人的终极硬件形态，探索基于数据驱动的结构设计和选型。

在读硕士或博士，控制工程、自动化、计算机、软件工程、机器人学、AI等相关专业；

熟悉python c++, 深入了解机器人学、强化学习或深度学习前沿理论,熟悉LLM diffusion, vae等模型架构,熟悉经典控制算法及现代控制理论（包括最优控制、MPC、WBC等）；

熟悉ros2, 熟悉Isaac Sim / Mujoco,有真机开发调试经验优先, 项目经验或研究方向强相关;

有足够时间全职实习。