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商汤机器人运动控制算法工程师(建模方向)

社招全职算法工程地点:北京 | 杭州 | 上海 | 深圳状态:招聘

任职要求


1. 机械工程、物理、计算机科学等相关专业背景
2. 熟练掌握python/C++/matlab等编程语言
3. 熟练掌握多刚体运动学、动力学建模方法
4. 熟练掌握正逆运动学/动力学解算方法
5. 理解相关控…
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工作职责


1. 负责搭建人形机器人运动学、动力学库
2. 参与机器人碰撞检测、负载平衡等相关功能研发
3. 参与基于模型的控制算法研发以及部署调试工作
4. 根据业务要求定义并维护机器人动力学模型接口和性能指标
5. 编写相关技术文档
包括英文材料
Python+
C+++
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相关职位

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实习人工智能

该岗位分3个方向,请同学们仔细阅读岗位JD,选择适合自己的方向进行投递。 【机器人算法工程师】(规划&控制方向) 职位描述: 1、负责机器人运动学、动力学建模,并实现机器人运动或者路径规划,运动控制等算法; 2、有机器人导航, 机械手臂抓取, 液压控制等相关机器人项目经验; 3、对接硬件、产品等职能同事,实现机器人整体功能的实现和调试; 4、负责算法的优化、移植和产品化。 【机器人算法工程师】(感知&建模方向) 职位描述: 1、负责工程机械智能化场景中基于深度学习激光雷达点云的3D目标检测、分割、跟踪等算法的研发及迭代优化; 2、参与工程机械智能化项目中的感知研发,开发并优化适用于复杂工况(如施工场景、恶劣天气条件)的点云处理和感知算法。 3、推动感知算法在工程机械智能化产品中的落地与优化提升,确保算法的高效运行和实时性; 4、结合工程机械的实际需求,对激光雷达点云数据进行预处理、特征提取和分析,为后续的感知任务提供高质量的数据支持; 5、参与多传感器融合算法的研发,探索激光雷达与其他传感器(如摄像头、IMU等)的协同工作模式,提高工程机械的环境感知能力; 6、跟踪和研究点云感知领域的最新技术动态,将其应用到实际项目中,保持公司技术的领先性。 【机器人算法工程师】(具身智能方向) 职位描述: 1、深入研究机器人多模态大模型(VLA模型)的理论及应用,包括预训练、微调策略、以及效果优化; 2、负责基于大模型的决策控制算法设计,探索前沿模仿学习(如 ACT、DP)及 Model-Based RL 算法在机器人上的研究与创新; 3、基于大模型开发创新算法框架,探索具身智能机器人实际场景中的应用方向,如 RT 系列等; 4、负责最新文献调研,跟踪多模态模型与机器人领域结合的技术前沿,提出具有创新性的研究思路; 5、参与并主导自定义数据集构建、特定任务的模型训练与评估; 6、推动具身智能系统算法在复杂场景下的理论研究,探索工程机械场景智能化解决方案。

杭州
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校招算法工程

1. 负责搭建和部署机器人控制框架 2. 研发基于强化学习算法的机器人灵巧操作能力 3. 负责强化学习相关的软件基础平台建设 4. 负责柔性控制、全身控制等相关功能研发 5. 参与机器人轨迹优化方面的相关工作

更新于 2025-11-19北京|上海|深圳
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社招5年以上研发技术类

1. 算法设计与开发: • 负责陪伴机器人中电机驱动系统的控制算法设计与优化,包括永磁同步电机(PMSM)、无刷直流电机(BLDC)或感应电机(IM)的控制算法(如FOC、DTC、六步换相等)。 • 针对陪伴机器人运动需求(如平稳移动、精准动作控制等),设计适配的电机控制策略。 2. 软件实现与调试: • 使用C/C++语言在嵌入式MCU上开发机器人电机控制算法。 • 进行机器人运动控制算法的代码编写、调试与测试,确保机器人动作的流畅性和稳定性。 3. 系统建模与仿真: • 利用MATLAB/Simulink、PLECS等工具对陪伴机器人电机系统进行建模与仿真。 • 根据机器人运动场景(如复杂地形适应、动态避障等),优化控制策略并进行参数整定。 4. 性能优化: • 提升陪伴机器人电机控制系统的动态响应、效率、稳定性及鲁棒性。 • 解决机器人运行中的振动、噪音、转矩脉动等问题,确保机器人在陪伴场景中的舒适性和可靠性。 5. 新技术的预研与探索: • 跟踪陪伴机器人领域的前沿技术,研究如无位置传感器控制、预测控制、自适应控制等先进算法。 • 探索机器人运动控制的新方向(如柔性控制、智能路径规划等),并推动其产品化应用。 6. 技术文档编写: • 撰写详细的设计文档、测试报告和技术规范,确保陪伴机器人电机控制开发过程的可追溯性和知识传承。 7. 团队协作: • 与硬件工程师、软件工程师、测试工程师等紧密合作,共同解决陪伴机器人开发过程中的技术难题。 • 支持机器人整体系统集成,确保电机控制与其他模块(如传感器、AI交互系统等)协同工作。

更新于 2025-11-13宁波
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校招

岗位亮点 - 参与最前沿的具身智能研究,推动人形机器人和智能体的发展; - 用数据和算法驱动机器人自然、拟人、符合物理规律的全身动作生成; - 与资深算法工程师紧密合作,获得生成式模型与机器人交叉领域的实战指导; - 与机器人“零距离接触”,将算法落地到真实机器人体内。 - 协助构建与清洗大规模多模态数据集(音频、文本、动作等); - 跟踪并复现动作生成、人形机器人控制等方向的前沿研究成果; - 参与基于 Diffusion Transformer 或其他生成式架构的全身动作生成模型的训练、调优与评估; - 与运动控制部门紧密协作,确保生成的动作满足机器人运动稳定性与物理可行性要求。

更新于 2025-11-12深圳|上海