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小米机器人全身运动控制算法实习生(强化学习方向)

实习兼职地点:北京状态:招聘

任职要求


1、机器人、计算机、人工智能或相关专业背景,硕士或博士在读优先;
2、掌握主流强化学习算法,熟悉PyTorchTensorFlow机器学习框架,有足式机器人控制经验者优先;
3、具备机器学习或机器人相关项目经验,熟悉MuJoCo、Isaac Gym等仿真平台,以及LinuxROS等开发环境;
4、扎实的C++Python编程能力,具备优秀的自主学习能力和科研潜力。

工作职责


1、负责基于强化学习技术的足式机器人全身运动控制(WBC)算法开发,优化动作的自然性与鲁棒性;
2、推动控制策略在真实机器人上的测试与验证,重点解决仿真到现实(sim2real)的迁移问题;
3、探索全身运动控制算法与机器人操作及多模态语言交互的融合应用;
4、跟踪国内外前沿研究进展,完成相关算法的复现与优化。
包括英文材料
强化学习+
算法+
PyTorch+
TensorFlow+
机器学习+
Linux+
ROS+
C+++
Python+
相关职位

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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 2025-08-20
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实习

【关于我们】 小鹏机器人中心致力于研发先进的人形机器人技术,包括机器人的行走、操作、智能导航,以及在大语言模型支持下的人机交互等。我们的软硬件团队覆盖深圳、上海、广州、北京和北美,组成了一支世界一流的跨领域团队。作为本团队的一员,你将成为连接人工智能与物理世界的桥梁,与其他领域的工程师共同解决前沿的科研和工程难题,并在机器人技术的发展中留下自己的印记。 负责人形机器人运动控制算法的研究与开发,包括人形机器人建模、协同规划/控制等; 应用先进的运动控制算法,机器学习算法对机器人进行全身控制; 和上下游团队进行深入合作和共同探,深⼊探索未知⼯程和技术领域,影响并参与决策;

更新于 2025-04-14
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实习

1. 基于Isaac Gym/MuJoCo搭建高保真仿真环境,优化人形机器人运动控制RL训练的并行效率与物理精度; 2. 开发3DGS/NeRF等动态场景渲染管线,支持视觉-动力学联合仿真(sim2real迁移); 3. 构建生成式世界模型驱动的仿真系统,实现动态场景自动生成与自适应难度调控; 4. 设计分布式仿真架构,支持万级机器人实例的实时交互与数据采集。

更新于 2025-04-28
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实习

1、调研机器人运动控制、具身智能等领域的前沿技术动态,整理并分析相关研究论文、技术报告及行业应用案例; 2、协助团队进行相关技术分析,包括但不限于机器人控制与规划中的机器学习方法,多模态大模型在机器人任务中的应用; 3、跟踪机器人在服务、消费等场景下的运动控制需求和能力,包括灵巧操作与抓取技术,全身运动与平衡控制,人机交互与任务规划等; 4、通过基础资料收集整理,支持前沿科技产品相关趋势和人群场景洞察;协助进行相关用户研究前期准备、研究执行、及相关材料撰写工作。

更新于 2025-07-14