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1.運(yùn)動(dòng)控制算法：建立簡(jiǎn)化版正逆運(yùn)動(dòng)學(xué)模型（用 MATLAB 快速計(jì)算），設(shè)計(jì)基礎(chǔ)步態(tài)（靜態(tài)行走、慢速小跑），開(kāi)發(fā) ZMP 平衡控制（基于 IMU 數(shù)據(jù)，用卡爾曼濾波做姿態(tài)融合），解決機(jī)器人平地行走失衡問(wèn)題；
2.聯(lián)調(diào)與優(yōu)化：將步態(tài)算法移植到嵌入式平臺(tái)，現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試步態(tài)卡頓（如調(diào)整步長(zhǎng)參數(shù)）、機(jī)身傾角（誤差≤2°），輸出《運(yùn)動(dòng)控制聯(lián)調(diào)報(bào)告》，確保機(jī)器人能穩(wěn)定行走（連續(xù) 100 米無(wú)摔倒）。
協(xié)作對(duì)象：電機(jī) & 驅(qū)動(dòng)工程師（對(duì)接電機(jī)驅(qū)動(dòng)接口）、感知 & AI 工程師（獲取傳感器數(shù)據(jù)）。
3. 感知 & AI 工程師（1 人，合并原 “感知算法工程師 + 人工智能算法工程師”）
核心職責(zé)：同時(shí)負(fù)責(zé)傳感器方案、環(huán)境感知與基礎(chǔ) AI 決策，讓機(jī)器人 “能看見(jiàn)、能簡(jiǎn)單決策”，避免感知與 AI 分拆導(dǎo)致的數(shù)據(jù)脫節(jié)。
工作內(nèi)容：
1.傳感器方案：選型低成本傳感器組合（如 Intel RealSense D435i（視覺(jué) + IMU）、足底 FSR 力傳感器），完成傳感器標(biāo)定（用棋盤(pán)格標(biāo)定相機(jī)，用標(biāo)準(zhǔn)砝碼標(biāo)定力傳感器），輸出《傳感器標(biāo)定參數(shù)表》；
2.感知算法：開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)化版環(huán)境感知功能，用 OpenCV 做地面分割（識(shí)別平地 / 臺(tái)階）、用 YOLOv5n（輕量化模型）做障礙物檢測(cè)（準(zhǔn)確率≥85%），融合 IMU 與力傳感器數(shù)據(jù)判斷足端是否著地（力＞3N 視為著地）；
3.基礎(chǔ) AI 功能：用 PyTorch 搭建簡(jiǎn)易強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型（如 PPO），在 Unity 仿真環(huán)境中訓(xùn)練 “摔倒后起身” 動(dòng)作（訓(xùn)練周期≤1 周），通過(guò) Sim2Real 遷移到真實(shí)樣機(jī)（用少量數(shù)據(jù)微調(diào)，起身成功率≥70%），輸出《感知與 AI 測(cè)試報(bào)告》。
協(xié)作對(duì)象：嵌入式 & 控制工程師（提供傳感器數(shù)據(jù)接口）、機(jī)械 & 原型工程師（確認(rèn)傳感器安裝位置）。
任職要求：
1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)械工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的本科以上學(xué)位。
2.1-3年以上算法設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
3. 熟悉機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)、傳感器和控制技術(shù)。
4. 精通C++/Python編程和ROS操作系統(tǒng)。