岗位描述(节选)
1. 负责具身机器人下肢模块的运动控制系统研发,以强化学习为核心技术路线,从仿真训练到真机落地全链路负责,同时深度参与机电系统联调与硬件迭代;
2.基于深度强化学习(PPO、SAC 等)在 Isaac Gym / Isaac Lab / MuJoCo 等并行仿真环境中训练双足机器人行走策略,覆盖平地行走、启停、转向、抗扰动等基础运动能力,并持续提升运动自然度与鲁棒性;
3. 主导 sim-to-real 迁移工作,通过 Domain Randomization、系统辨识、Teacher-Student(Privileged Learning)等方法缩小仿真与真机动力学差距,确保策略在真实硬件上稳定部署;
4. 设计奖励函数、课程学习方案与训练框架,具备从零搭建完整 RL 训练流水线的能力,对策略的样本效率、泛化性与运动质量负责;
5. 深度参与机电联调,能独立分析关节执行器的力矩-……
完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。