具身运控算法实习生· 2026-11-04

作为运控算法团队的新鲜血液，你将在资深导师（Mentor）的带教下，直接参与双臂+多手指灵巧手具身智能运控算法体系的研发与端侧实机调优。结合你的技术特长与个人兴趣，你将从四大核心子方向中选择一个重点深耕，攻克真实物理世界中的硬核控制难题，完成从理论研究到实机落地的完整闭环。

职责描述 在Mentor指导下，负责以下任意一个子方向的核心算法研发、仿真验证与实机调优： 方向一：遥操作与数据管线 参与人手/人体动作（数据手套、视觉动捕、VR/外骨骼）到双臂+异构灵巧手的动作重定位（Retargeting）算法研发； 协助搭建高吞吐、自动化数据解算管线，解决自穿模规避、奇异点剔除与人机动作映射一致性问题。 方向二：运动学与数值优化 参与高自由度双臂与灵巧手的实时Kinematics（FK/IK）求解器优化； 基于Pinocchio/CasADi等工具，优化多约束（关节限位、自碰撞规避、空间避障）下的轨迹规划与平滑性，提升精细抓取动作品质。 方向三：校准与参数辨识 参与双臂与灵巧手系统的自动标定与参数辨识算法开发（含关节零点、连杆Kinematics偏差、惯量/摩擦力模型）； 协助打通传感器（触觉/视觉/编码器）标定流程，提升Sim-to-Real迁移成功率与真实硬件推理精度。 方向四：WBC与动力学控制 协助研发双臂与灵巧手的全身控制（WBC）、阻抗/导纳控制及柔顺力控算法； 基于底层电机MIT混合控制协议，参与千赫兹（1kHz+）控制循环的端侧实机调优，攻克接触振荡、零力示教与抗扰动难题。 通用工作职责： 负责所选方向算法模块的代码实现（C++/Python）与单元测试； 在仿真环境（Isaac Gym/MuJoCo/Gazebo）中验证算法并进行参数调优； 深入实验室参与双臂+灵巧手实机的千赫兹级高频调试与物理缺陷排查； 撰写清晰的技术文档与实验报告，沉淀算法迭代效果与工程经验。

职位要求 学历与专业背景： 自动化、机器人学、控制工程、计算机、机械电子等相关专业在读硕士或博士研究生（优秀本科生亦可）； 具备扎实的机器人学（Kinematics/Dynamics）、空间几何、线性代数或控制理论基础。 编程与工程基础： 熟练掌握C++和/或Python，具备良好的代码规范与算法实现能力； 熟悉Linux研发环境，了解至少一种主流机器人计算库或仿真工具（如Pinocchio, CasADi, ROS2, MuJoCo, Isaac Gym等）。 素质与态度： 动手能力强，热衷于“搞实机”，面对物理世界的振荡、噪声与力控失稳等复杂难题有钻研热情； 具备良好的沟通表达能力与团队协作意识，每周可实习4天及以上，持续实习6个月及以上。 加分项 知名竞赛经历：曾作为核心成员参加RoboMaster（RM机甲大师赛）、全国大学生电子设计竞赛（国赛/电赛）、中国机器人大赛（RoboCup）、智能车竞赛等，并取得省级/国家级奖项者优先。 相关方向项目经历：在遥操作/Retargeting、数值优化IK、机器人参数辨识、WBC/力控等任意一个方向有课题、竞赛或项目实操经验者优先。 硬件实调经验：动手调试过机械臂、灵巧手、足式机器人或人形机器人实机，熟悉MIT协议电机或力矩控制调试者优先。 前沿工具与开源贡献：积极拥抱AI Coding工具，有开源社区贡献或顶会（ICRA/IROS/NeurIPS等）论文者加分。 激情驱动：热爱具身智能与机器人技术，坚定相信AI+运控算法驱动的机器人未来。