高德地图运动控制实习生
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…
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。
1. 导航辅助驾驶功能， 进行车辆的横纵向运动学/动力学建模及参数辨识，设计运动控制算法，并编码实现； 2. 实施仿真、实车调试验证方案，验证算法正确及性能达标； 3. 相关数据指导采集、汇总； 4. 与规划、执行器等模块合作，联合调优。
1. 基于 NVIDIA Isaac 的仿真平台开发 ‒ 搭建和维护基于 NVIDIA Isaac Sim 的仿真系统，支持多种场景类型。 ‒ 利用 NVIDIA Omniverse 技术，构建高保真的虚拟环境，模拟物理特性（如动力学、传感器特性、碰撞检测等）。 ‒ 开发和优化 Isaac Sim 中的自定义扩展模块，满足项目需求。 2. 环境建模与场景构建 ‒ 使用 NVIDIA Omniverse 和其他建模工具（如 Blender、Maya）创建逼真的仿真环境和场景。 ‒ 配置和调试虚拟传感器（如激光雷达、摄像头、IMU）以模拟真实硬件行为。 ‒ 构建动态交互场景，用于测试复杂环境中的性能。 3. 运动控制与算法验证 ‒ 在仿真环境中集成和测试算法（如SLAM、路径规划、运动控制）。 ‒ 验证和优化感知算法（如视觉检测、环境感知）在高保真模拟环境中的效果。 ‒ 通过仿真结果分析算法性能，为实际实施提供支持。 4. 系统集成与工具链开发 ‒ 与硬件和软件团队合作，将仿真结果与实际验证无缝对接。 ‒ 开发自动化测试工具和数据可视化分析工具，提高开发效率和数据洞察能力。 ‒ 集成 Isaac 与其他机器人框架（如 ROS/ROS 2）以支持全栈开发。 5. 研究与创新 ‒ 研究 NVIDIA Isaac 平台的最新功能和应用场景，将新技术引入仿真系统开发。 ‒ 跟踪仿真领域的前沿技术（如物理引擎优化、AI 模型仿真、数字孪生技术），并应用于项目中。
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：ByteDance Research专注于人工智能领域的前沿技术研究，涵盖了机器翻译、视频理解基础模型、机器人研究、机器学习公平性、量子化学、AI 制药、分子动力学等多技术研究领域，同时致力于将研究成果落地，为公司现有的产品和业务提供核心技术支持和服务。 1、负责人形臂运动学/动力学建模分析与仿真； 2、负责人形手臂控制系统方案的设计、硬件适配与验证调试； 3、负责人形臂轨迹跟踪控制、柔顺控制、力/位混合控制等算法开发及实现。
1、开发基于机器学习的机器人控制策略，并与传统控制方法互补； 2、负责算法策略的训练与移植部署，实现算法sim2real在机器人实机上落地应用； 3、持续跟踪国内外前沿研究成果，并进行相关算法复现。