机器人智能控制算法实习生(J10049)

1. 探索双臂灵巧手在contact-rich场景下的算法研发，实现高精度、柔顺的双手协调操作策略； 2. 研究并应用强化学习、模仿学习、真机RL等方法于灵巧手的操作任务如精准抓、握、按压等； 3. 负责深度强化学习算法sim2real的调试与实际机器人部署。

1. 硕士及以上学历，机械工程、自动化、电子信息、计算机、机器人等相关专业； 2. 熟悉坐标变换，正逆运动学/动力学；熟悉灵巧手抓取点规划算法，例如基于几何特征，物理仿真、机器学习的不同方法； 3. 拥有扎实的强化学习理论基础，熟悉 PPO、SAC 等主流深度强化学习算法； 4. 熟悉C++/Python等编程语言，熟悉git, docker, CI 等开发工具，熟悉pytorch、jax等主流深度学习框架； 5. 熟悉Legged gym、IsaacLab、Mujoco Playground等主流强化学习平台，Isaac gym、Isaac sim、Mujoco等主流仿真软件； 6. 具备良好的团队合作和沟通能力，能够与其他团队成员协作开发和调试软件程序。