小鹏汽车【26届校招】具身智能算法工程师
校招全职地点:深圳 | 北京 | 上海状态:招聘
任职要求
1、硕士及以上学历,计算机、自动化、机器人、人工智能等相关专业; 2、在以下至少一个方向有深入经验: - 机器人操作/抓取(ACT、Diffusion Policy、VLA 等); - 强化学习运动控制(PPO/SAC + Isaac Gym/MuJoCo); - 视觉导航(VLN、SLAM、端到端导航) 3、熟悉 PyTorch,具备 Sim2Real …
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工作职责
负责人形机器人的具身智能核心算法研发,覆盖操作、运动控制和导航三大方向。 1、操作(Manipulation):基于 VLA(Vision-Language-Action)模型研发机器人抓取、放置、工具使用等操作能力,支撑 R02 机器人在商服/工厂等场景的任务交付; 2、 运动控制(Locomotion):基于强化学习研发人形机器人全身运动控制策略(WBC),在 Isaac Gym/MuJoCo 中训练并完成 Sim2Real 部署; 3、导航(Navigation):研发基于 VLA 的端到端导航算法(Nav-VLA),实现室内自主建图、避障和语义导航; 4、构建从数据采集→仿真训练→真机部署→评测的完整闭环。
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.
Gymnasium+
https://gymnasium.farama.org/index.html
An API standard for reinforcement learning with a diverse collection of reference environments
https://www.youtube.com/watch?v=FvuyrpzvwdI
Learn to use Gymnasium for Python, which allows you to create environments to run reinforcement learning programs against in Python.
SLAM+
https://docs.mrpt.org/reference/latest/tutorial-slam-for-beginners-the-basics.html
[英文] SLAM for Dummies
https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/119149/16-412j-spring-2005/contents/projects/1aslam_blas_repo.pdf
A Tutorial Approach to Simultaneous Localization and Mapping
https://ouster.com/insights/blog/introduction-to-slam-simultaneous-localization-and-mapping
SLAM is an essential piece in robotics that helps robots to estimate their pose – the position and orientation – on the map while creating the map of the environment to carry out autonomous activities.
[英文] What Is SLAM?
https://www.mathworks.com/discovery/slam.html
How it works, types of SLAM algorithms, and getting started
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