中联重科
机器人运动算法工程师（外骨骼方向）
机器人运动算法工程师（外骨骼方向）
发布于 11 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器人开发
机器人开发
Matlab/Simulink
力矩控制
卡尔曼滤波
外骨骼机器人
嵌入式开发
机器人动力学
模型预测控制
阻抗控制
值不值得投
薪资怎么样
2.2万
与机器人开发中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
7 个在招 · 其中机器人开发 18 个
市场机会
选择适中
长沙 · 机器人开发 · 18 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位主要负责外骨骼机器人运动控制算法的研发与落地，涵盖助力跟随、关节柔顺控制、多传感器步态与运动意图识别，以及人体-外骨骼耦合动力学建模
你需要完成从 MATLAB/Simulink 仿真到真机调试的全流程，并在医疗器械研发质量体系下输出算法文档与性能指标，最终实现低速平稳、高跟随精度、高安全性的协同运动
最低要求
硕士及以上学历，自动化、控制工程、机器人、力学、AI等相关专业，有外骨骼/足式机器人运动控制经验优先
精通阻抗控制、力矩控制、PID、模型预测控制、状态观测器、卡尔曼滤波等核心算法，熟悉机器人动力学、运动学与人机交互力控
熟练使用MATLAB/Simulink建模仿真与代码生成，能独立完成仿真到真机落地
熟悉C/C++嵌入式开发，具备算法移植、调参与优化能力，能独立解决真机振动、滞后、轨迹抖动、人机对抗等工程问题
严谨踏实，重视安全性与稳定性
工作职责
外骨骼运动控制算法研发与落地（助力跟随、主动驱动、阻抗调节、轨迹矫正）
关节柔顺控制、轨迹跟踪与人机交互力控算法开发，实现低速平稳、高跟随精度、高安全性的协同运动
基于IMU、足底压力等多传感器数据，开发步态识别、运动意图识别、姿态估计与异常检测算法
建立人体-外骨骼耦合动力学模型，设计标准运动轨迹库，负责算法仿真、样机调试与参数迭代
制定算法测试规范与性能指标，输出设计文档，满足医疗器械研发质量体系要求，持续优化力控柔顺性与自适应策略
优先资格
有外骨骼/足式机器人运动控制经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 外骨骼与足式机器人属于机器人领域的高技术门槛方向，力控与多传感器融合经验稀缺、可迁移性强
- 岗位覆盖仿真—真机—文档全流程，能系统锻炼从算法到工程落地的完整能力
- 涉及医疗器械研发质量体系，有助于积累规范化、高安全性的工程方法
- 依托大型装备制造企业平台，研发资源与样机条件相对充足
- 人机耦合控制对安全性与稳定性要求极高，真机调试中振动、滞后、人机对抗等问题难度大
- 需同时具备控制算法与嵌入式开发能力，学习曲线陡峭、工作综合性强
- 医疗器械质量体系对文档与测试规范要求严格，需投入较多精力在流程合规上
- 适合控制/机器人背景扎实、既懂算法仿真又能真机调试，且对康复外骨骼方向有热情的硕士及以上求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可沿运动控制算法专家方向发展，深耕力控柔顺与人机交互，成为外骨骼/康复机器人领域的技术骨干
- 随着产品落地经验积累，可转向算法团队负责人、系统架构师或整机研发管理岗
- 外骨骼横跨医疗康复与机器人两大方向，技能可迁移至足式机器人、协作机器人等相关领域
- 负责外骨骼机器人的运动控制算法研发，覆盖助力跟随、主动驱动、阻抗调节与轨迹矫正等核心功能
- 基于 IMU、足底压力等传感器开发步态识别、运动意图识别与异常检测，实现人机协同运动
- 完成人体-外骨骼耦合动力学建模与标准轨迹库设计，并推动算法从仿真到真机落地
- 制定算法测试规范与性能指标，输出符合医疗器械研发质量体系的设计文档
- 扎实的控制理论功底，精通阻抗控制、力矩控制、PID、模型预测控制、状态观测器与卡尔曼滤波
- 熟练使用 MATLAB/Simulink 进行建模仿真与代码生成，并具备 C/C++ 嵌入式开发与算法移植能力
- 理解机器人动力学、运动学与人机交互力控，能解决振动、滞后、轨迹抖动、人机对抗等真机工程问题
- 具备多传感器融合与步态/意图识别的实践经验
申请策略
- 提前了解公司在机器人与智能装备方向的研发布局，面试中体现对产品落地的关注
- 关注医疗器械研发质量体系要求，表达对安全性、文档规范的重视
- 突出外骨骼或足式机器人运动控制的完整项目，说明从建模、仿真到真机落地的角色与成果
- 量化力控与跟随精度指标，如跟随误差、平稳性、响应时间等具体改进数据
- 展示 MATLAB/Simulink 仿真与 C/C++ 嵌入式移植、参数调优的实际经验
- 体现多传感器（IMU、足底压力）融合与步态/意图识别算法的实现细节
- 系统梳理阻抗控制、模型预测控制、状态观测器等算法的推导与调参经验，准备可复述的案例
- 补强嵌入式实时控制与代码生成流程的实操能力，熟悉常见通信与实时系统限制
面试指南
- 用 STAR 结构讲述项目：背景目标—你的方案与算法选型—关键难点与解决过程—量化结果，并强调工程落地细节
- 技术问题先讲原理与控制框架，再讲具体实现与调参过程，最后给出实测数据与反思
- 遇到开放性问题时，先说明约束与安全边界，再给出多种方案权衡及取舍理由
- 请介绍你做过的一个外骨骼或足式机器人运动控制项目，如何从仿真做到真机落地？
- 阻抗控制与力矩控制在你的项目中如何实现？遇到过哪些稳定性问题、如何解决？
- 你如何基于 IMU 和足底压力数据做步态识别与运动意图识别？
- 真机出现振动、滞后或轨迹抖动时，你的排查与调参思路是什么？
- 在安全性与跟随精度之间如何权衡与设计？
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