ManipulationCR

研发面向人形机器人及通用机器人的学习型视觉运动策略Visuomotor Policy实现从环境感知到机器人动作的端到端学习

开发抓取搬运物体重定向开门双臂操作及基础装配等机器人操作能力

研究并应用 Behavior Cloning强化学习VLA及Policy Learning 等方法实现机器人操作能力的规模化学习

针对传感器噪声部分可观测接触动力学及环境变化等真实世界挑战研发具有高鲁棒性的机器人策略

负责从真实机器人数据采集数据集构建模型训练评测到机器人部署及闭环优化的完整技术链路

利用仿真及数字孪生开展规模化训练和 Sim-to-Real同时以真实机器人性能和实际部署效果为核心目标

与感知基座模型规划控制系统及硬件团队紧密合作将学习型策略集成到完整机器人系统

研究学习型方法与经典机器人方法之间的技术边界和协同方式构建可靠可扩展的机器人自主能力

跟踪 Robot LearningVLA及Embodied AI前沿技术并推动最新科研成果在真实机器人平台上的落地

Qualifications :

机器人计算机科学人工智能电气工程机械工程机电一体化等相关专业优秀硕士博士优先

具有真实机器人学习系统研发与部署经验

具备扎实的机器人操作视觉运动学习及机器人控制背景

熟悉 Behavior CloningReinforcement LearningVLADiffusion Policy 或其他学习型机器人策略方法

熟悉 Python/CPyTorch具备较强的机器人及机器学习工程能力

具有真实机器人数据采集轨迹数据集构建及闭环策略评测经验

能够独立设计实验分析失败案例并快速迭代真实机器人系统

深入理解经典机器人方法与学习型方法之间的优势局限及协同关系

熟悉 Isaac SimMuJoCoNVIDIA Omniverse 等机器人仿真平台者优先

具有人形机器人或高灵巧度机器人研发经验者优先

在 Robot LearningManipulation或Embodied AI领域发表高水平论文者优先

具有科研项目负责人或团队指导经验者优先

热爱构建能够在真实世界中自主可靠运行的通用机器人

具备优秀的沟通能力英语流利

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