地平线灵巧手操作算法实习生

1.探索前沿系统架构，推动灵巧手在手内操作及通用、功能型操作的发展（包括不同刚柔物体在手内与环境的交互）； 2.开发适用于机器人灵巧操作的机器学习模型与端到端应用； 3.创新机器人感知与智能方法，利用多模态感知（如图像、视频、音频、触觉等）赋能灵巧操作与控制算法； 4.开发高效可部署的机器人模型，并推动研究成果集成到完整系统级机器人原型中。

1、项目计划与预算：制定项目规划、里程碑和预算、资源，推动项目立项启动； 2、项目组织与推动：组织项目团队，运用多种策略协调资源和进度，有效解决阻塞项和冲突，保障按时按质按量交付； 3、高效对齐与协同：作为项目信息中枢，确保跨部门信息对齐； 4、风险管控与应急：鉴别风险并制定预案，持续降低风险发生概率和影响，及时应对交付等重大项目问题； 5、定期复盘与归档：维护周报和其他项目文档，对时效性、完整性与准确性等负责。

- 主导灵巧手运动学与动力学建模，负责正逆运动学算法开发与优化，承担URDF模型的创建、维护及迭代，确保模型与机械设计、实物硬件的一致性，支撑仿真与控制算法开发 - 负责灵巧手力位混合控制体系搭建，核心开发 impedance 控制、力控柔顺控制、位置/力切换控制等核心算法，适配不同操作场景（如手内操作、易碎品抓取、曲面贴合）的控制需求 - 主导传感器融合与本体状态估计方案设计，整合触觉传感器，力传感器、关节编码器、惯性测量单元（IMU）等多源数据，开发鲁棒的状态估计算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等），实现关节角度、速度、受力及末端姿态的精准估计 - 负责控制算法与上层任务规划系统、底层驱动系统和机器人仿真系统的接口开发与集成，制定控制指令协议。 - 建立灵巧手本体控制性能测试体系，制定力控精度、响应速度、稳定性等核心指标的测试标准，开展常态化性能验证与迭代优化

- 主导灵巧手触觉仿真体系搭建，核心负责触觉感知建模、接触力学仿真及虚拟触觉反馈算法开发，实现虚拟环境中对不同材质、形状物体的高保真触觉交互复现 - 参与灵巧手触觉相关需求定义，结合实际操作场景（如易碎品抓取、螺纹装配、曲面贴合）提炼仿真精度、实时性、稳定性等核心指标，制定仿真验证标准与流程 - 负责灵巧手多体动力学模型与触觉仿真模型的融合开发，整合手指关节摩擦、柔性形变等机械特性，提升触觉仿真与实物操作的一致性 - 搭建触觉仿真测试平台，针对不同操作任务（如力控装配、纹理识别、负载感知）设计仿真场景，开展虚拟调试与实物实验的对比验证，迭代优化仿真模型参数（如接触刚度、阻尼系数、摩擦系数） - 协同传感器团队开展视触觉传感器、触觉手套及传统触觉传感器（如阵列式压敏传感器、力扭矩传感器）的虚拟建模，实现仿真环境中各类传感器数据的模拟生成，支撑控制算法的离线训练与验证，同时保障灵巧手与视触觉传感器、触觉手套的协同仿真精度 - 负责仿真系统与控制算法的接口开发，提供高实时性的虚拟触觉反馈数据，助力力控算法、柔顺控制算法的快速迭代优化，降低实物原型调试成本 - 跟踪触觉仿真领域前沿技术（如基于离散粒子仿真），推动技术转化应用，提升仿真系统的精度与效率 - 编写仿真模型开发文档、测试报告及技术规范