得物【算法】硬件控制实习生
任职要求
1、有机械臂相关项目开发经验优先
2、熟悉至少一种协作机械臂品牌的SDK或控制接口
3、熟悉视觉伺服算法及手眼标定原理，熟练…工作职责
1、开发基于视觉伺服的机械臂控制算法（基于位姿、图像的视觉伺服）及位姿调整 2、结合RGB/RGBD相机数据，实现机械臂在检测、移动、对焦等任务中的闭环控制 3、在仿真环境中验证算法逻辑，并完成真实机械臂平台的迁移 4、实现高精度手眼标定，TCP标定，保证机械臂配合深度数据完成空间坐标点的控制
1.参与电机驱动开发，包括参与直流、步进、伺服等电机的驱动； 2.实现嵌入式控制算法及嵌入式系统开发（如PID控制和模糊控制等；STM32/ESP32等主流平台的控制程序开发）； 3.优化控制程序的实时性能，包括时序调度和中断处理等； 4.搭建传感器-执行器闭环测试环境，进行系统级功能、性能及稳定性测试和调试； 5.清晰、规范地编写测试用例，并输出技术文档，支持项目开发与知识沉淀。
- 主导灵巧手运动学与动力学建模，负责正逆运动学算法开发与优化，承担URDF模型的创建、维护及迭代，确保模型与机械设计、实物硬件的一致性，支撑仿真与控制算法开发 - 负责灵巧手力位混合控制体系搭建，核心开发 impedance 控制、力控柔顺控制、位置/力切换控制等核心算法，适配不同操作场景（如手内操作、易碎品抓取、曲面贴合）的控制需求 - 主导传感器融合与本体状态估计方案设计，整合触觉传感器，力传感器、关节编码器、惯性测量单元（IMU）等多源数据，开发鲁棒的状态估计算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等），实现关节角度、速度、受力及末端姿态的精准估计 - 负责控制算法与上层任务规划系统、底层驱动系统和机器人仿真系统的接口开发与集成，制定控制指令协议。 - 建立灵巧手本体控制性能测试体系，制定力控精度、响应速度、稳定性等核心指标的测试标准，开展常态化性能验证与迭代优化
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。