职位描述
1. 参与 humanoid 等多关节机器人的运动重定向算法研发，协助实现人体动作向机器人关节空间的映射与迁移。
2. 参与机器人运动学建模、逆运动学求解及运动约束优化等算法开发。
3. 协助实现基于数值优化的运动重定向算法，包括关节位置与姿态约束、末端执行器约束、接触约束等。
4. 参与人体动作数据、动捕数据的处理与分析，协助完成重定向算法的仿真验证和效果评估。
5. 跟踪机器人运动重定向及相关领域的前沿论文和开源项目，开展算法复现、性能分析与技术改进。
6. 参与算法模块的工程化开发，完成相关 C++ / Python 代码实现、调试和测试。任职要求
1. 机器人、自动化、计算机、机械工程等相关专业，本科高年级或硕士在读。
2. 具备扎实的数学基础，熟悉线性代数、矩阵运算、最优化等基础知识。
3. 具备机器人运动学基础，了解正逆运动学、坐标变换、旋转表示、雅可比矩阵等基本概念。
4. 熟悉 C++ 或 Python，具备良好的编程基础，有一定的算法实现能力。
5. 对机器人运动控制、人体动作重定向等方向有浓厚兴趣，具备较强的自主学习能力和技术钻研能力。
6. 具备较强的主动性和执行力，能够独立阅读技术论文、分析问题并完成算法复现。
加分项
1. 有机器人运动学、动力学、运动规划或优化算法相关课程项目或科研经历。
2. 有 humanoid、双足机器人、机械臂等多关节机器人相关项目经验。
3. 熟悉 Pinocchio、MuJoCo、Isaac Sim、ROS 等工具中的一种或多种。
4. 有 GMR、UMR、OTRetarget 等运动重定向算法的学习、复现或开发经验。
5. 有人体动捕数据处理、人体姿态估计或运动学建模相关经验。
6. 有机器人强化学习、模仿学习或动作生成相关经验。
实习要求
- 实习时间不少于 3 个月，能够长期实习者优先。
- 有机会参与真实机器人运动重定向算法研发、仿真验证及实机调试。
