vivo全身运动控制算法工程师-27届蓝极星
校招全职地点:东莞状态:招聘
任职要求
1、计算机科学与技术、自动化、控制工程、机器人等相关专业,2年以上机器人或运动控制相关研发经验,熟悉机器人动力学与控制基础,有双足/四足机器人或机械臂控制经验者优先;
2、深入理解机器人全身运动控制(WBC)、优化控制(MPC、QP、逆动力学)及强化学习(PPO、SAC、GRPO等)原理与实现,有复杂运动控制算法独立设计与优化经验;
3、熟练掌握…登录查看完整任职要求
微信扫码,1秒登录
工作职责
我们是vivo机器人LAB团队,致力于研究和探索面向未来十年的智能终端演进趋势,承担公司在具身智能方向的前瞻探索与产品落地任务。 加入我们,你将与一群探索未来的专家们并肩作战,将接触最前沿的具身智能相关趋势和技术,一起探索和定义下一代智能终端的形态与边界! 1、全身运动控制算法研发:开展双足人形机器人全身运动控制(Whole-body Control, WBC)核心算法设计与优化,跟踪最优控制与学习控制前沿进展,提升多接触动态运动能力,解决复杂场景下平衡控制与稳定行走核心问题; 2、学习型控制与仿真训练体系建设:结合强化学习与模仿学习方法,搭建仿真驱动的策略训练体系,优化复杂地形适应与动态行为生成能力,提升从仿真到真实环境的迁移效率与泛化性能; 3、动力学建模与系统性能优化:开展双足机器人动力学建模与参数辨识,优化接触建模与状态估计精度,提升控制系统稳定性与抗扰动能力,实现高频实时控制闭环优化; 4、算法工程化部署与真机验证:完成全身控制算法工程化封装与实时系统部署,对接机器人底层控制架构,推进仿真到真机迁移与联调验证,保障系统在真实环境中的稳定运行与持续迭代。
包括英文材料
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.
还有更多 •••
相关职位
实习阿里巴巴研究型实
1. 人形具身控制模型研发:参与人形机器人通用动作控制模型的设计与训练,支持动捕、视频、文本等多模态输入,实现多样化运动能力的统一生成。 2. Sim2Real迁移优化:负责仿真环境到真机的部署调试,优化策略以解决抖动问题,提升新动作 Zero-shot 执行的成功率稳定性。 3. 大小脑协同探索:协助构建 Loco-manipulation一体化解决方案,实现大脑与小脑模型的高效协同。
更新于 2026-06-09杭州
校招空间与具身智能方
1. 面向兼具移动与操作能力的机器人硬件平台,攻坚移动与操作任务的一体化全身协同控制算法。 2. 引入业界SOTA大模型与大数据算法,显著提升机器人操作任务在多样化未知场景中的泛化成功率。 3. 融合视觉、力觉、触觉等多模态感知信息,构建极具鲁棒性的环境交互系统与任务执行框架。 4. 基于海量人类与机器人动作数据,在复杂物理引擎中实现具备人体运动风格的Loco-manipulation技能建模与模仿。 5. 结合仿真与真机实验,为机器人硬件架构设计与关键部件选型提供数据驱动的核心正向反馈。
更新于 2026-03-30北京
实习研究型实习生
研究领域: 多模态医学影像处理 项目简介: 本项目旨在通过系统性的两阶段研究计划,全面革新全身CT影像的人工智能分析技术范式。当前,CT影像AI在临床实际应用中仍面临三大核心挑战:一是模型功能高度碎片化,难以实现跨病种、跨解剖区域的一体化分析;二是算法决策过程缺乏透明度,呈现“黑盒化”特征,阻碍医生对结果的信任与采纳;三是现有AI系统普遍缺乏对复杂临床场景的多步推理与上下文理解能力,难以支持高阶诊断任务。针对上述问题,本项目将从底层架构到临床落地协同推进,构建具备可解释性、泛化性和高级推理能力的新一代全身CT智能分析体系,推动医学影像AI从“辅助工具”向“临床伙伴”的实质性跃迁。
更新于 2026-07-02杭州