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菜鸟-机器人运控算法工程师-杭州
菜鸟-机器人运控算法工程师-杭州
发布于 2 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
Mpc
Ros
Ros2
Wbc
轨迹规划
运动控制
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
头部企业具身智能核心算法岗，技术前沿且成长空间大，薪资竞争力强，但真机调试压力较大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4万
比机器人开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3020 个在招 · 其中机器人开发 9 个
市场机会
选择适中
杭州 · 机器人开发 · 17 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责移动机器人、机械臂及双臂机器人的运动控制算法设计与开发，包括轨迹生成、速度规划及力控等核心算法
你需要参与MPC、WBC等算法的开发与真机调试，搭建仿真环境进行sim2real调试，并跨团队协作完成整机控制系统的集成与性能优化
最低要求
硕士及以上学历，控制科学与工程、机器人、计算机、自动化、人工智能等相关专业
年及以上机器人速度规划算法落地经验， 精通机器人轨迹优化、速度曲线平滑、动态约束规划，有 AGV 或具身机器人项目经验优先
熟悉机器人运动学约束、现代控制理论、优化控制等基础知识
熟练使用 C++/Python、ROS/ROS2，具备扎实的算法工程化、现场调优、问题闭环能力
具备复杂场景鲁棒性优化经验，能独立解决路径震荡、电机抖动、速度突变等核心问题
工作职责
负责移动机器人 运动控制算法的设计、开发调试（机械臂、移动底盘、双臂机器人）
负责机器人全局轨迹生成、动态速度规划、正逆运动学求解、力控等核心算法开发
参与MPC、WBC、QP优化、全身平衡、接触力控等算法的开发&真机调试
负责传感器、执行器、控制器之间的实时控制链路开发，定位并解决实机运行中的稳定性、延迟、抖动、跟踪误差等问题
负责机器人仿真环境搭建与 sim2real 调试，包括MuJoCo、Gazebo、Isaac Sim 等平台
与机械、电控、嵌入式、感知、规划等团队协作，完成机器人整机控制系统集成和性能优化
优先资格
有工业 AGV 结构化场景 + 人形具身非结构化场景双场景优化经验
有机械臂、协作机器人、轮式机器人、双臂机器人经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处具身智能与机器人赛道，行业前景广阔，技术壁垒高，个人核心竞争力强
- 依托头部企业的平台资源，能接触到工业AGV与人形机器人等前沿双场景项目，技术视野开阔
- 与机械、感知、规划等多领域顶尖专家协作，有利于构建全面的机器人系统级认知
- 算法从仿真到真机（sim2real）的落地调试难度大，需要耗费大量精力解决实机抖动、延迟等工程问题
- 适合具备扎实控制理论基础、有丰富真机调试经验，且对具身智能和机器人底层控制充满热情的技术极客
缺点 / 挑战
- 跨团队协作沟通成本较高，需要同时兼顾机械、电控、嵌入式等多个硬件与软件模块的匹配与优化
角色解读
- 从初级算法工程师向资深运控算法专家发展，主导复杂机器人系统的核心控制架构设计
- 未来可向机器人系统架构师或技术管理方向转型，带领团队攻克具身智能领域的行业难题
- 负责移动机器人、机械臂等设备的运动控制算法设计与开发，包括轨迹生成、速度规划和力控等
- 搭建仿真环境并进行sim2real调试，解决实机运行中的稳定性、延迟和抖动等工程问题
- 与机械、电控、感知等多团队跨部门协作，完成机器人整机控制系统的集成与性能优化
- 精通C++/Python及ROS/ROS2，具备扎实的算法工程化与现场调优能力
- 深入理解现代控制理论、运动学约束及优化控制，熟悉MPC、WBC等核心算法
- 具备复杂场景下的鲁棒性优化经验，能独立解决路径震荡、电机抖动等核心技术难题
申请策略
- 提前了解菜鸟在物流机器人及具身智能领域的最新业务布局和产品形态，面试时结合业务场景阐述技术思路
- 突出在MPC、WBC、QP优化等核心算法上的实际落地经验，特别是解决路径震荡、电机抖动等具体问题的案例
- 详细列出在MuJoCo、Gazebo、Isaac Sim等仿真平台上的sim2real调试经验及成果
- 强调在工业AGV或人形具身机器人项目中的双场景优化经验，以及跨团队协作推动整机系统集成的能力
- 深入学习人形机器人全身平衡与接触力控等前沿技术，提升在非结构化场景下的算法鲁棒性
- 强化C++底层性能优化能力，确保控制算法在实时系统中的低延迟与高稳定性
面试指南
- STAR法则：针对工程问题，清晰描述情境（实机抖动）、任务（提升稳定性）、行动（引入特定滤波或优化算法）、结果（误差降低百分比）
- 理论+实践结合：先简述控制理论原理（如MPC的优化目标函数），再结合具体项目说明参数调优和工程落地细节
- 请详细描述你在解决实机运行中路径震荡或电机抖动问题时，采用了哪些算法优化策略？
- 在sim2real调试过程中，你如何缩小仿真环境与真实物理世界之间的差距（Reality Gap）？
- 请推导或讲解一下MPC（模型预测控制）或WBC（全身控制）的核心数学原理及其在机器人上的应用
- 当传感器数据存在延迟或噪声时，你的控制链路是如何保证系统稳定性的？
- 复习现代控制理论、机器人学（正逆运动学、动力学）及最优化算法的数学推导
- 准备1-2个自己主导的、最具挑战性的机器人运控落地项目，梳理其中的技术难点和解决思路
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
核心算法岗薪资具备较强市场竞争力，且上市公司福利体系完善，整体薪酬回报丰厚。
薪资信号偏高 (3千–5万/月)
成长发展
90较高
处于具身智能与机器人前沿赛道，能接触到AGV与人形机器人双场景，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、ROS、ROS2、MPC、WBC、MuJoCo、Gazebo、Isaac Sim
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB信息，且算法落地与真机调试通常需要较高的工作强度与现场跟进。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
机器人技术推动物流与制造业的自动化升级，具有较高的社会价值与行业前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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