职位描述
岗位职责
1. 动力学建模与算法辅助： 协助进行机器人的动力学建模，参与基于 LQR/MPC 的平衡算法调试，辅助优化轨迹跟踪效果。
2. 强化学习部署： 参与 Sim-to-Real 迁移流程，负责在实机上部署训练好的 DRL 策略，并协助记录与分析仿真与真机间的动力学差异。
3. WBC 与运动功能实现： 协助开发全身协调控制 (WBC) 模块，参与主动减震（阻抗控制）、跌倒恢复等核心功能的算法验证。
4. 仿真环境维护： 利用 Isaac Lab / MuJoCo 构建物理仿真闭环，负责控制算法的回归验证及仿真参数的对齐。
5. 中间件与通信调试： 参与运动控制 SDK 的基础维护，协助优化 ROS 2 / DDS 通信策略，确保高频控制指令的实时性。
6. 实机调参： 参与执行器链路及电机控制（FOC）的联调，协助导师完成复杂的实机参数优化及数据复盘。
任职要求
1. 专业背景： 自动化、机器人、控制工程、数学或相关专业在读硕士或优秀本科生。
2. 理论功底： 具备扎实的机器人学基础，熟悉经典控制（PID, LQR）与现代控制理论，了解数值优化（QP, SQP）的基本概念。
3. 编程能力： 熟练掌握 现代 C++ (11/14/17) 与 Python，对多线程编程和内存管理有一定了解。
4. 工具链使用： 熟悉 ROS 2 系统，能够使用 Pinocchio、CasA…