高德地图运动控制实习生
实习兼职高德研究型实习生地点：北京状态：招聘
任职要求
● 计算机、控制理论、机器人学、机械电子等相关专业硕士及以上学历，有运动控制领域项目或研发经验最佳； ● 了解Sim2Real技术栈：域随机化技术、Sim2Sim迁移技术、运动跟踪技术等； ● 熟悉深度强化学习框架（PPO/SAC/DDPG/MAPPO），熟悉IsaacGym/IsaacSim大规模并行训练经验…
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工作职责
研发下一代机器人通用运动控制器的研发与落地：基于强化学习突破复杂地形自适应运动、多运动模态平滑切换、sim2real策略部署等关键技术，构建面向真实物理系统的运动策略训练框架，提升运动保真度与鲁棒性。
包括英文材料
学历+
强化学习+
https://cloud.google.com/discover/what-is-reinforcement-learning?hl=en
Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
This course will teach you about Deep Reinforcement Learning from beginner to expert. It’s completely free and open-source!
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-game-ai-and-reinforcement-learning
Build your own video game bots, using classic and cutting-edge algorithms.
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实习技术族-实习
1. 负责机器人电机驱动与控制系统的设计、开发与维护； 2. 负责电机运动控制算法的实现与优化，包括位置控制、速度控制、力矩控制等功能模块； 3. 参与伺服驱动器通信协议对接、运动轨迹规划、多轴协同控制等核心模块的开发； 4. 参与软件模块设计、代码实现、单元测试、硬件调试及相关技术文档编写； 5. 协助解决电机调试与集成过程中的技术问题，参与控制性能调优与系统稳定性保障。
更新于 2026-04-03深圳
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- 参与机器人导航（navigation）和运动（locomotion）算法的设计和开发。 - 与团队成员合作，优化现有算法以提升性能和效率。 - 进行数据采集与分析，以支持算法改进。 - 撰写技术文档和报告，记录研发过程和成果。 - 协助解决在机器人mobility方面遇到的技术问题。
更新于 2025-12-25北京
社招算法序列
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