
商汤机器人运动控制算法工程师(控制方向)
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、计算机科学、车辆工程、物理、电子等相关专业背景 2. 熟练掌握python/C++/matlab/ROS 3. 深入理解相关控制算法原理:PID/MPC/WBC/阻抗控制/力位混合控制/鲁邦控制 4. 具备在真机和仿真中部署调试机器…
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工作职责
1. 负责搭建和部署人形机器人控制框架 2. 负责柔性控制、全身控制等相关功能研发 3. 参与机器人轨迹优化方面的相关工作 4. 根据业务要求定义并维护机器人控制框架 5. 开发数据可视化、控制器评测等相关工具链 6. 编写相关技术文档
包括英文材料
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
MATLAB+
https://matlabacademy.mathworks.com/?page=1&sort=featured
Learn MATLAB and Simulink through interactive, in-product exercises
https://www.mathworks.com/help/matlab/getting-started-with-matlab.html
Millions of engineers and scientists worldwide use MATLAB® to analyze and design the systems and products transforming our world.
https://www.youtube.com/watch?v=7f50sQYjNRA
Learn the fundametnals of MATLAB in this tutorial for engineers, scientists, and students.
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社招算法工程
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
更新于 2025-12-04北京|杭州|上海
社招
1. 负责足式机器人的运动控制算法的开发、调试和测试; 2. 构造编写机器人控制相关的SDK,给内部同事或客户使用; 3. 辅助参与产品的规划设计,给机械、电子等硬件出设计意见; 4. 机器人相关测试、生产用程序的编写。
更新于 2025-09-15杭州
实习
1. 开发基于强化/模仿学习的机器人行走及全身控制策略; 2. 开发复杂地形下基于视觉的强化学习行走策略; 3. 负责算法策略的训练与移植部署,实现算法sim-to-real在机器人实机上落地应用; 4. 持续跟踪国内外前沿研究成果,并进行相关算法复现; 5. 编写相关技术文档,推动团队技术沉淀与知识共享。
更新于 2026-04-08北京
社招算法开发岗
1、 面向同时具备移动能力和操作能力的机器人平台,实现移动与操作任务的一体化协同控制,提升机器人在复杂场景下的整体任务执行能力。 2、 结合大模型与大数据资源,引入并优化业界SOTA算法,提升操作任务在多样化场景中的泛化能力与成功率。 3、 基于人类动作数据与机器人行为数据,在人形或非人形平台上实现具备一定运动风格Loco-manipulation技能模仿。 4、 融合视觉、力觉、触觉等多模态感知信息,构建鲁棒的环境交互与任务执行系统,提升机器人在非结构化环境中的适应能力。 5、 结合仿真与真机实验数据,为机器人硬件架构设计与关键部件选型提供数据驱动的正向反馈,支撑系统性能持续优化。
更新于 2026-06-29广东