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运控算法工程师 - 星海图 - 高瓴联合校招
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运控算法工程师 - 星海图 - 高瓴联合校招
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苏州
本科
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发布于 7月10日
职位描述
运动控制算法
Python
机器人
硬件
岗位职责: 步态规划与控制:设计不同环境和任务的足式机器人步态,包括静态步态(爬行、走路)和动态步态(跑步、跳跃等)。 运动学与动力学建模:建立足式机器人的运动学和动力学模型,用于分析和控制机器人在不同环境下的运动行为。 实时控制算法开发:开发实时的控制算法,使机器人能够快速响应传感器数据,进行自主的平衡调整和运动控制。 路径规划与导航:设计能够适应多种地形的路径规划算法,确保机器人能够稳定前行并避开障碍物。 仿真与测试:在仿真环境中进行算法测试,优化控制性能,并将算法应用到物理机器人上进行实际验证。 传感器融合与环境感知:结合激光雷达、IMU(惯性测量单元)、相机等多种传感器数据进行环境感知和状态估计,以提高机器人在复杂环境中的自适应能力。 跨学科协作:与机械设计、嵌入式系统、硬件工程师合作,确保算法在实际机器人上高效运行。 岗位要求: 计算机科学/控制工程/机器人学相关专业:通常要求硕士或博士学历,具备足式机器人、控制理论或机器学习等相关领域的学术背景。 足式机器人经验:有在足式机器人(四足、二足等)上开发和部署运动控制算法的经验,了解步态规划和动力学建模。 编程能力:精通C++、Python等编程语言,并熟悉机器人控制的常用库(如ROS、Gazebo、V-REP等仿真平台)。 控制理论:熟悉运动控制、PID控制器、LQR(线性二次调节器)、MPC(模型预测控制)等先进控制算法。 机器学习与强化学习:了解如何使用机器学习或强化学习来优化机器人运动控制性能。 物理引擎与仿真工具:熟练使用仿真工具,如Gazebo、PyBullet、MuJoCo等进行算法验证和调试。 动手能力:能进行实验室环境下的调试,并解决硬件、传感器等相关问题。 加分项: 有在复杂地形中实现足式机器人稳定运动的经验。 具备视觉SLAM、深度学习、路径规划等相关领域的技能。 对多足机器人或双足机器人的控制有深入研究。
工作地址
江苏/苏州/工业园区 苏州工业园区金鸡湖大道苏州纳米技术国家大学科技园(二期)D6-102
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