极飞科技机器人算法工程师(农机控制)(J11352)
任职要求
1、硕士及以上学历,控制工程、自动化等相关专业优先考虑,具备2年及以上相关经验优先; 2、能够使用经典和现代控制理论与各类状态估计方法完成控制器设计,有独立建模并部署控制器的相关经验者优先; 3、熟悉 C/C++语言嵌入式开发,了解单片机与 Linux…
工作职责
1、根据产品规划参与需求分析,技术评估; 2、负责农业车辆(如自动驾驶拖拉机、插秧机、收割机、无人车)运动控制与状态估计部分算法与业务的开发,包括定位导航、传感器处理、数据融合、控制器设计、控制性能调教等,使得相关产品达到精准、稳定、鲁棒、安全的运动控制性能和用户体验; 3、开发控制系统相关的调试与数据分析上位机; 4、完成上级安排的其他工作任务。
1、负责挖掘机多自由度机械臂的运动学、动力学建模,设计并实现运动控制算法(轨迹规划、逆运动学求解、力/位混合控制等); 2、负责液压运动控制系统的轨迹控制器开发、调优、嵌入式移植及产品化落地,解决液压系统固有的响应延迟、非线性、死区特性等控制难题; 3、研究并应用机器学习/深度学习方法融合到传统控制框架中,构建数据驱动或模型混合的智能控制策略,重点攻克以下课题: (1)液压系统时变延迟的在线辨识与自适应补偿; (2)控制特性随油温、负载、磨损等工况变化的鲁棒适应问题(如基于学习的参数自整定、域自适应); (3)利用强化学习(RL)/ 模仿学习等方法优化挖掘机复杂作业场景下的运动控制策略; (4)搭建仿真-实机闭环验证流程(Sim-to-Real),推动基于学习的运动控制模型从离线训练到实车部署的全链路落地;
1、负责挖掘机多自由度机械臂的运动学、动力学建模,设计并实现运动控制算法(轨迹规划、逆运动学求解、力/位混合控制等); 2、负责液压运动控制系统的轨迹控制器开发、调优、嵌入式移植及产品化落地,解决液压系统固有的响应延迟、非线性、死区特性等控制难题; 3、研究并应用机器学习/深度学习方法融合到传统控制框架中,构建数据驱动或模型混合的智能控制策略,重点攻克以下课题: 4、液压系统时变延迟的在线辨识与自适应补偿; 5、控制特性随油温、负载、磨损等工况变化的鲁棒适应问题(如基于学习的参数自整定、域自适应); 6、利用强化学习(RL)/ 模仿学习等方法优化挖掘机复杂作业场景下的运动控制策略; 7、搭建仿真-实机闭环验证流程(Sim-to-Real),推动基于学习的运动控制模型从离线训练到实车部署的全链路落地;
1、负责机器人控制器运动控制系统部分算法和业务的开发和协同; 2、负责定位导航、传感器处理、数据融合、控制器设计等,使得相关产品达到精准、稳定、鲁棒、安全的运动控制性能和用户体验; 3、编写相关文档、测试用例、协作其他部门完成相关工作; 4、完成上级安排的其他工作任务。