影石机器人仿真系统工程师

1. 基于 NVIDIA Isaac 的仿真平台开发 ‒ 搭建和维护基于 NVIDIA Isaac Sim 的机器人仿真系统，支持多种机器人类型（例如移动机器人、机械臂、无人车等）。 ‒ 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，用于测试机器人在复杂环境中的性能。 3. 机器人控制与算法验证 ‒ 在仿真环境中集成和测试机器人算法（如SLAM、路径规划、运动控制）。 ‒ 验证和优化机器人感知算法（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，为实际机器人实施提供支持。 4. 系统集成与工具链开发 ‒ 与机器人硬件和软件团队合作，将仿真结果与实际机器人验证无缝对接。 ‒ 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。 ‒ 跟踪机器人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。

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。

1、负责面向机器人操作算法的数据仿真引擎平台搭建和优化； 2、生成和维护仿真数据，与算法团队共同推动机器人操作算法性能的提升； 3、推动前沿算法在机器人仿真平台的落地应用，加速算法从理论到实践的转化。

1. 高保真仿真环境构建： 负责基于主流仿真平台（如 MuJoCo, Isaac Sim, PyBullet, Gazebo等）搭建和优化机器人的动力学模型及高还原度虚拟测试环境 ； 2. 仿真与算法验证： 在仿真环境中集成、测试和验证机器人的各类算法，包括运动规划、运动控制、感知（如SLAM）等，并分析优化算法性能 ； 3. 自动化测试工具链开发： 设计并开发自动化仿真测试流程与工具，构建大规模回归测试场景，实现算法的高效、自动化验证与数据驱动的性能分析，提升研发效率 ； 4. Sim2Real 技术攻关： 研究和应用领域随机化（Domain Randomization）等技术，致力于缩小仿真与现实之间的差距（Sim2Real Gap），确保仿真模型和算法能够高效迁移至真实机器人平台 ； 5. 系统集成与协作： 与机器人软件、硬件及算法团队紧密合作，将仿真系统与实际机器人开发流程无缝对接，支持产品的快速迭代和落地 。