虚拟动力

职位描述：

【岗位职责】
1、负责穿戴式外骨骼机器人核心运动控制算法研发与迭代，开发阻抗控制、力矩闭环、自适应控制等算法，实现设备精准助力、步态跟随、姿态矫正等核心功能。
2、基于IMU、足底压力、EMG肌电传感器数据，研发人体运动意图识别、步态相位分割算法，优化人机协同效果，解决行走卡顿、助力滞后等问题，提升穿戴舒适度。
3、搭建外骨骼运动学/动力学模型，通过MATLAB/Simulink、ROS完成算法仿真、参数调试与样机实测迭代，保障设备运行稳定、响应快速。
4、负责算法轻量化、嵌入式移植与工程化落地，适配STM32/ARM平台，满足工业、医疗级产品量产可靠性要求。
5、根据工业负重、医疗康复、特种作业等不同场景，优化定制控制策略，配合团队完成整机联调与技术迭代。

【任职要求】
1、硕士及以上学历，自动化、控制工程、机器人、机电、人工智能等相关专业，优秀本科生可破格录用。
2、扎实掌握自动控制、现代控制理论，熟悉PID、阻抗控制、MPC、自适应/滑模控制，了解机器人动力学建模。
3、熟练使用MATLAB/Simulink仿真建模，精通C/C++，熟悉ROS/ROS2，有嵌入式算法开发、调试、移植经验。
4、熟悉IMU、压力、肌电传感器数据处理与融合，有步态识别、运动意图识别项目经验优先。
5、具备独立算法研发、样机调试与问题排查能力，逻辑清晰，擅长技术钻研与团队协作。

【优先加分项】
1、有外骨骼机器人、康复机器人、人形机器人控制算法研发经验；
2、有算法工程化、产品量产落地经验，熟悉代码轻量化、稳定性优化；
3、持有相关技术专利、发表相关论文、机器人竞赛获奖者优先。

职位描述：

【人形机器人相关研发内容】能力优秀，薪资OPEN 可谈~

岗位职责：
1、负责将动作捕捉数据，通过运动重定向技术适配到特定的人形机器人模型上。包括开发算法解决因骨骼结构、关节自由度差异导致的运动映射问题，并利用接触面积等信息优化重定向效果，确保动作自然且物理可行；
2、负责开发强化学习算法训练机器人的运动控制策略，重点优化动态平衡、地形适应及能耗效率，并通过模仿学习等技术利用动捕数据加速训练过程；
3、负责搭建高保真仿真环境（如Isaac Gym, MuJoCo），并解决Sim-to-Real差距问题；
4、了解跟踪强化学习在腿足式机器人领域的前沿技术，推动相关技术落地应用。

任职条件：
1、计算机或机器人等相关专业硕士及以上学历背景；
2、精通强化学习核心算法（如PPO, SAC, DDPG）和模仿学习/逆强化学习，有相关工程应用经历者优先；
3、具备一定的机器人学基础，包括动力学建模、运动规划、全身控制（WBC）和状态估计
4、熟悉Python和C++编程语言，熟悉主流的强化学习框架和机器人仿真环境（如MuJoCo、Isaac Gym），具有ROS经验者优先； 
5、在相关领域有顶会顶刊论文发表者优先。

职位描述：

【应届硕士投递，需硕士期间发表过论文在 sci 或者 中文核心期刊】

岗位职责‌
1. 负责视觉-语言-动作（VLA）多模态大模型的架构设计、训练与优化，实现机器人对自然语言指令与视觉环境的端到端理解与动作生成。
2. 开发并优化动作生成策略，融合模仿学习（BC、GAIL）、强化学习（PPO、SAC）、扩散策略（Diffusion Policy）与流匹配（Flow Matching）技术，提升机器人在复杂场景下的泛化能力。
3. 构建并维护高质量机器人交互数据集，设计数据采集、清洗、标注与混合训练流程，支撑VLA模型的闭环迭代。
4. 部署VLA模型至人形/机械臂机器人平台，优化推理延迟、内存占用与能效比。

‌任职要求‌
‌1. 计算机科学、人工智能、机器人学、自动化或相关专业‌硕士及以上学历。
‌2. 精通 ‌Python‌ 与 ‌PyTorch‌，具备大规模多模态模型训练经验（支持多机多卡，熟悉DeepSpeed/FSDP）。
3. 深入理解 ‌Transformer‌、‌ViT‌、‌Qwen-VL等视觉-语言预训练架构，具备微调与适配能力。
4. 熟练使用 ‌3D视觉工具链‌：PCL、Open3D、点云配准、6D位姿估计、SLAM（VINS、ORB-SLAM3）。
‌5. 具备‌模仿学习‌与‌强化学习‌实战经验，熟悉动作序列建模、行为克隆、奖励函数设计。
6. 有‌VLA模型‌（如OpenVLA、RT-2、RDT）或‌多模态策略‌开发经验者优先。