人形机器人全身控制算法工程师

职位描述： 核心方向： 基于强化学习的全身运控、跨本体迁移、极限负载测试 涉及机型/算法： Unitree H1-2等、 baai Thor 算法； 控制框架优化： 负责现有通用人形机器人控制软件框架的维护与性能优化，提升系统的实时性与稳定性，确保运控算法在实机上的高效运行； 跨本体算法部署： 负责将现有运控算法从unitree G1迁移至 Unitree H1-2 等异构人形机器人平台；解决跨本体部署中的模型适配、训练、参数调优及 Sim-to-Real 鸿沟问题； 极限场景测试与调优： 针对重载任务（如拉动小型汽车、卡车等）设计并执行专项实验；优化控制策略以提升机器人在高负载下的平衡能力与爆发力； 全流程闭环建设： 搭建并维护从仿真训练、策略验证到实机部署的自动化流程，提升算法迭代效率。 任职要求： 专业背景： 自动化、机器人、计算机或相关专业硕士及以上学历。发表过高水平论文优先； 技能硬核： 精通 C++/Python，熟悉 Linux 环境及 ROS/ROS2 通信机制；熟悉 Mujoco、Isaac Gym 等物理仿真引擎； 算法经验： 深入理解 MPC（模型预测控制）、WBC（全身控制器）或基于强化学习（RL）的运动控制算法；有 Thor 系列或其他 SOTA 运控算法复现/部署经验者优先； 实机经验： 具备丰富的人形机器人或四足机器人实机调试经验，能够独立排查硬件与算法结合层面的问题。