安克创新机器人运动规划工程师（博士）
任职要求
岗位要求 1.25-26届，控制、机械电子、计算机、机器人等相关专业； 2.掌握机器人运动学/动力学、主流机器人控制算法； 3.熟练使用 C++/Python，熟悉 Linux/Git 及 ROS 开发框架； 4.熟悉主流机器人仿真软件并有实操经验； 5. 了解常用的深度强化学习算法（PPO、SAC、DQN、DDPG、A3C等） 加分项： 在 ICRA/IROS/RSS 等会议或机器人相关期刊发表论文； 拥有足式/轮式/机械臂等多类型的机器人调试经验； 了解计算机视觉、传感器（IMU/电机）或灵巧手操作； 利用强化学习提升运控性能经验
工作职责
岗位职责 1.研发四足、人形、类人形机器人（腿足/机械臂）运动控制算法，解码大模型输出的动作意图，实现轨迹规划、运动控制及力控策略。 2.通过仿真（MuJoCo/Isaac Gym等）和实物测试解决算法性能问题。 3.实现高可靠鲁棒的运控系统端侧部署开发，支持跨团队集成需求。 4.跟踪应用强化学习、系统辨识等前沿技术，持续提升运控系统能力上限。 5.负责强化学习规划控制算法的sim2real开发；
安克创新正式启动了机器人发展战略，计划分三个阶段推进： 「二维基础型」：以扫地机器人、割草机器人为典型的平面作业机器人。 「三维移动型」：包含机器狗、无人机等具有三维空间移动能力的机器人。 「三维交互型」：通过机械臂来实现复杂操作的人形/类人形机器人。" 招聘方向： 【大模型与多模态算法工程师】 【强化学习算法工程师】 【灵巧手工程师】 【机器人运动规划工程师】 【机器人强化学习算法工程师】 【机器人数据平台算法工程师】 【机器人感知算法工程师】 【高级音频算法工程师】 【图像与视频AI算法工程师】 【AI算法工程师】 【嵌入式工程师】
1、负责扫地机器人运动控制算法的研究、开发与优化； 2、参与扫地机器人运动控制系统的设计与实现，包括沿边沿墙、自动回充、速度控制、受困脱困、稳定性调节等； 3、负责扫地机器人基干新型传感器(3D ToF、线激光、光流等)的智能避障、目标检测与识别等算法研发与测试。 4、分析产品性能数据，优化控制算法，提高扫地机器人在各种环境下的适应性与稳定性； 5、跟踪行业最新技术动态，不断探索新的算法和技术方案； 6、负责编写与维护运动控制算法相关的开发文档，确保技术文档的准确性与易读性，并确保其他团队成员能够清晰理解文档内容。
-设计基于深度学习的驾驶行为决策模型（如场景理解、交互意图博弈、自车轨迹规划），解决路口通行、变道博弈、礼让行人等复杂交互问题； -研究多智能体强化学习（MARL）、社会合规行为建模（Socially-Compatible Planning）等技术，提升自动驾驶系统的拟人化水平； -运动规划与轨迹生成； -开发端到端或分层的轨迹规划算法，结合深度学习与经典优化方法，生成平滑、安全、动态可适应的行驶轨迹； -探索不确定性环境下的实时规划策略（如应对突发障碍、极端天气）； -交互与泛化能力提升；
决策算法开发: -设计基于深度学习的驾驶行为决策模型（如场景理解、交互意图博弈、自车轨迹规划），解决路口通行、变道博弈、礼让行人等复杂交互问题； -研究多智能体强化学习（MARL）、社会合规行为建模（Socially-Compatible Planning）等技术，提升自动驾驶系统的拟人化水平； -运动规划与轨迹生成； -开发端到端或分层的轨迹规划算法，结合深度学习与经典优化方法，生成平滑、安全、动态可适应的行驶轨迹； -探索不确定性环境下的实时规划策略（如应对突发障碍、极端天气）； -交互与泛化能力提升； -构建驾驶员行为预测模型，研究长尾场景（Corner Cases）的决策泛化能力，利用对抗训练、元学习等方法增强系统鲁棒性。