岗位职责1.运动策略学习与生成-设计并实现基于深度强化学习的上肢运动控制策略（如DDPG、SAC、PPO等）-开发强化学习与模仿学习结合的混合方法，加速策略学习过程-实现多任务、多目标的上肢运动策略学习框架2.灵巧操作技能学习-开发抓取、操作、装配等精细操作任务的强化学习解决方案-实现双手协调、人机协作场景下的运动策略学习-设计工具使用、非结构化物体操作等复杂技能的学习框架3.仿真训练与迁移-在IsaacSim等物理仿真环境中构建高保真上肢机器人训练环境-开发高效的Sim2Real迁移学习方案，解决仿真与现实差距问题-设计课程学习策略，从简单任务逐步过渡到复杂操作任务4.部署于测试-在真实上肢机器人平台上部署和测试算法-设计系统化的评估方案，量化算法在精度、鲁棒性、泛化性等方面的性能-分析实验数据，持续迭代优化算法性能5.跨团队协作与创新-与感知团队合作，将视觉、六维力等多模态感知信息融入强化学习框架-跟踪强化学习与机器人控制领域的最新进展，探索前沿技术在工程中的应用-撰写技术文档和专利，推动技术创新和知识产权保护任职要求必备条件1.学历与专业-硕士及以上学历，机器人学、人工智能、控制科学与工程、计算机科学等相关专业2.专业经验-不限-必须有上肢机器人（机械臂、仿人机器人上半身）强化学习控制实际项目经验-参与过至少一个从仿真训练到实物部署的强化学习机器人项目