外骨骼机器人算法工程师（深度学习与运动控制方向）

1.设计并实现基于深度学习的人体运动模式识别算法，依托 IMU、电机编码器等多源传感器数据，实时精准识别用户运动意图与步态模式。

2.研发端到端力矩预测算法，构建传感器输入至外骨骼关节力矩输出的直接映射模型，实现通用、柔顺的人机协同控制效果。

3.研究并应用 CycleGAN 等域适应网络技术，搭建低成本、多样化的训练数据生成体系，显著提升模型在不同用户、不同场景下的泛化能力。

4.设计外骨骼机器人训练数据采集方案，制定实验流程与数据标注规范，协同测试及数据采集团队完成全流程数据采集工作。

5.配合嵌入式工程师推进深度学习模型部署落地，负责网络剪枝、量化等关键优化工作，保障算法在实时控制系统中的高效、稳定运行。

1.硕士及以上学历，自动化、控制科学与工程、机器人学、计算机科学、生物医学工程等相关专业。

2.具备扎实的深度学习理论基础，熟练运用 PyTorch/TensorFlow 等主流框架，拥有 CycleGAN 等生成对抗网络或域适应方法的实际项目经验者优先。

3.精通现代运动控制理论，具备外骨骼、康复机器人或下肢机器人等相关领域的控制算法开发经验。

4.熟悉 Vicon、OptiTrack 等动作捕捉系统的使用与数据处理流程，能够基于动作捕捉数据完成算法验证工作。

5.具备出色的编程能力，精通 C/C++ 和 Python 编程语言，拥有嵌入式开发或 ROS/ROS2 实际项目开发经验者优先。

6.具备强烈的责任心、卓越的问题分析与解决能力，对技术研发有极致追求，能高效融入团队协作。