职位描述
机器人算法运动控制算法人形机器人人工智能
岗位职责:
1、开发高效的深度学习模型,实时解码大脑皮层脑电信号或脊髓硬膜外信号,提取运动意图(如关节角度、力、步态相位);
2、将解码的运动意图映射到人形机器人的运动控制系统中,实现机器人对受试者/患者意图的实时跟随与协同动作;
3、利用OpenSim、MuJoCo或Isaac Gym等平台,建立人体 musculoskeletal 模型与机器人仿真环境,进行算法验证与预训练;
4、融合脑电、肌电、惯性测量单元(IMU)、力传感器等多模态数据,提升运动意图识别的鲁棒性和自然度;
5、参与动物实验或临床试验的数据采集,并负责数据处理与清洗,推动算法在真实场景下的迭代优化;
6、研究模仿人自然步态、避障、抗干扰的智能控制策略,探索脑控人形机器人在康复、助老等场景的应用。
任职要求:
1、硕士及以上学历(博士优先),计算机科学、自动化、生物医学工程、机器人等相关专业。具备3年以上算法研发经验,有人形机器人/四足机器人运动控制或脑机接口/神经信号处理项目经验;
2、编程与框架:精通Python/C++,熟悉PyTorch/TensorFlow。有ROS/ROS2机器人操作系统实际开发经验,熟悉实时通信系统者优先;
3、具身智能算法:深度理解机器人运动学/动力学、模型预测控制(MPC)、强化学习(特别是Sim-to-Real迁移)或模仿学习在机器人步态生成中的应用;
4、信号处理能力:掌握EEG/EMG等生理信号处理流程(滤波、特征提取、空间滤波如CSP、xDAWN),熟悉常见的脑电分析工具(如MNE-Python、EEGLAB);
5、对神经科学有浓厚兴趣,理解运动控制的基本神经机制,能够与神经科学家、临床医生和机器人工程师高效沟通;
6、具备出色的论文复现能力和工程落地能力,不满足于纸上谈兵,能在复杂、有噪声的现实数据中解决问题。
加分项:
*有脑控机器人/脑控外骨骼/功能性电刺激实际系统开发经验者;
*在Nature子刊、NeurIPS、ICRA、IROS、TBME等顶刊/顶会发表过相关论文;
*熟悉FPGA或嵌入式系统上的算法加速与部署;
*在人形机器人(如Unitree、Boston Dynamics、Tesla Optimus相关研究方向)或公开仿真平台(如RoboSuite)上有深入实践。
1、开发高效的深度学习模型,实时解码大脑皮层脑电信号或脊髓硬膜外信号,提取运动意图(如关节角度、力、步态相位);
2、将解码的运动意图映射到人形机器人的运动控制系统中,实现机器人对受试者/患者意图的实时跟随与协同动作;
3、利用OpenSim、MuJoCo或Isaac Gym等平台,建立人体 musculoskeletal 模型与机器人仿真环境,进行算法验证与预训练;
4、融合脑电、肌电、惯性测量单元(IMU)、力传感器等多模态数据,提升运动意图识别的鲁棒性和自然度;
5、参与动物实验或临床试验的数据采集,并负责数据处理与清洗,推动算法在真实场景下的迭代优化;
6、研究模仿人自然步态、避障、抗干扰的智能控制策略,探索脑控人形机器人在康复、助老等场景的应用。
任职要求:
1、硕士及以上学历(博士优先),计算机科学、自动化、生物医学工程、机器人等相关专业。具备3年以上算法研发经验,有人形机器人/四足机器人运动控制或脑机接口/神经信号处理项目经验;
2、编程与框架:精通Python/C++,熟悉PyTorch/TensorFlow。有ROS/ROS2机器人操作系统实际开发经验,熟悉实时通信系统者优先;
3、具身智能算法:深度理解机器人运动学/动力学、模型预测控制(MPC)、强化学习(特别是Sim-to-Real迁移)或模仿学习在机器人步态生成中的应用;
4、信号处理能力:掌握EEG/EMG等生理信号处理流程(滤波、特征提取、空间滤波如CSP、xDAWN),熟悉常见的脑电分析工具(如MNE-Python、EEGLAB);
5、对神经科学有浓厚兴趣,理解运动控制的基本神经机制,能够与神经科学家、临床医生和机器人工程师高效沟通;
6、具备出色的论文复现能力和工程落地能力,不满足于纸上谈兵,能在复杂、有噪声的现实数据中解决问题。
加分项:
*有脑控机器人/脑控外骨骼/功能性电刺激实际系统开发经验者;
*在Nature子刊、NeurIPS、ICRA、IROS、TBME等顶刊/顶会发表过相关论文;
*熟悉FPGA或嵌入式系统上的算法加速与部署;
*在人形机器人(如Unitree、Boston Dynamics、Tesla Optimus相关研究方向)或公开仿真平台(如RoboSuite)上有深入实践。
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