蚂蚁金服蚂蚁集团-具身智能伺服控制算法工程师-上海
任职要求
1. 学历背景：本科及以上学历，自动化、控制科学与工程、机械电子、机器人学等相关专业； 2. 技术能力： - 精通经典/现代控制理论（PID、状态空间、频域分析等），熟悉非线性系统控制方法； - 熟练掌握C/C++、Python、MATLAB/Simulink等工具，具备算法实现与仿真能力； - 熟悉CiA402协议和应用开发，了解工业总线EtherCAT和CanOpen。 - 具备电机驱动、传感器融合（IMU、编码器等）或机械系统建模经验者优先； 3.项目经验：有机器人、无人机、伺服驱动器、精密仪器等领域的控制算法开发经验； 4.软性要求：逻辑清晰，具备独立解决问题能力，良好的团队协作与沟通能力。 加分项 - 熟悉嵌入式系统开发（如STM32、ARM Cortex系列）； - 熟悉simulink MBD开发和设计。 - 熟悉HIL,PIL设计，有仿真机HIL项目经验。 - 熟悉强化学习、模仿学习等AI算法在控制领域的应用；
工作职责
1. 负责具身智能系统的伺服控制算法设计与开发，包括位置、速度、力矩控制等； 2. 结合动力学建模与传感器反馈，优化高精度、低延迟的实时控制算法； 3. 研究并实现自适应控制、鲁棒控制、模型预测控制（MPC）等先进算法，提升系统动态响应与抗干扰能力； 4. 与硬件团队协作，完成控制算法在嵌入式平台（如DSP、FPGA、ROS等）的部署与性能调优； 5. 设计仿真与实验验证方案，分析系统性能并持续优化算法； 6. 跟踪前沿技术（如强化学习、仿生控制、多模态感知融合等），探索其在伺服控制中的应用。
1. 遥操作系统开发： ‒ 设计并实现机器人遥操作系统的核心功能，包括实时控制、低延迟通信和人机交互模块； ‒ 开发和优化远程控制算法，确保系统的响应速度和精确性。 2. 通讯与数据传输： ‒ 实现高效的远程通信协议（如TCP/IP、UDP、WebRTC），优化数据传输的低延迟和高可靠性； ‒ 处理远程视频流传输、传感器数据融合以及控制信号反馈。 3. 系统集成： ‒ 集成机器人硬件（如机械臂、移动平台、无人机）与遥操作软件模块； ‒ 实现机器人与远程操作终端之间的无缝交互。 4. 人机交互开发： ‒ 开发直观的遥操作界面（GUI）或VR/AR交互系统，提升用户的操作体验； ‒ 设计力反馈、触觉反馈等增强操控感知的功能。 5. 仿真与测试： ‒ 基于仿真工具（如Gazebo、V-REP、Unity）设计并测试遥操作系统； ‒ 在实际场景中测试系统性能，确保其稳定性和可靠性。 6. 系统优化与迭代： ‒ 分析遥操作过程中出现的问题，优化系统性能； ‒ 实现智能化辅助功能（如路径规划、碰撞检测、自动校准等）。 7. 技术文档撰写： ‒ 编写清晰的技术文档，包括设计方案、开发流程和操作手册； ‒ 为团队成员提供技术支持与培训。
1. 开发并优化货架容器 2D/3D 识别、定位与姿态估计算法，输出高鲁棒抓取位姿。 2. 机械臂运动学/动力学建模及逆解求解；轨迹规划与实时优化算法，抓取策略及柔顺控制算法开发。 3. 研发手眼标定、闭环视觉伺服与多传感器融合算法。 4. 引入并部署基于Autoregressive/Diffusion Models/VLA的端到端具身智能模型（如 RT series、π0、octo）。 5. 探索 Diffusion Policy、Imitation Learning、Reinforcement Learning等前沿方法，实现从视觉到动作的自监督或弱监督学习。 6. 搭建大规模数据采集、自动标注和自回放管线（Data Flywheel），持续迭代模型并进行线上 A/B 性能监控。 7. 与运动控制、系统集成团队密切协作，完成算法量化部署、边缘推理加速及实时监控告警。
1. 主导具身智能机器人（不限于四足/人形/物流设备等）的系统架构设计及核心器件选型： 全面负责机器人本体硬件平台（结构、电驱、传感器系统）及运动控制系统的顶层设计、技术路线制定与关键器件评估选型； 2. 以具身AGI为技术导向，领导硬件与控制研发： 聚焦解决大空间、复杂室内外场景下的机器人高动态移动控制、鲁棒导航及自然人机交互等核心挑战，推动高性能硬件与控制算法的协同创新与工程落地； 3. 驱动端到端视觉-语言-动作（Vision-Language-Action）算法在机器人平台的集成与量产化：与算法团队协作，实现端到端VLA模型在机器人的高效部署、实时推理及性能优化，构建支撑算法迭代的闭环数据系统（数据引擎与数据飞轮）； 4. 引领技术前沿与构建影响力： 持续跟踪并研判行业前沿技术方案（硬件、控制、感知与AI融合），主导具身智能软硬件协同的核心技术攻关，并通过开源、顶会论文、专利等方式建立并提升团队的技术领导力与行业影响力。
主导具身硬件本体设计及核心器件选型，包括但不限于机械结构、电机系统、传感器模块等，与内部产研团队和外部供应商配合，推动形成完整的硬件产品并实现规模量产。