运动控制算法工程师-深圳

优缺点分析

角色解读

• 从初级算法工程师起步，逐步成长为机器人运动控制领域的专家，主导核心算法研发
• 可向技术管理方向发展，带领团队负责整个运控系统的架构设计与优化
• 随着具身智能赛道火热，可横向拓展至人形机器人、自动驾驶等更广泛的智能控制领域
• 研发四足、人形等机器人的运动控制算法，包括轨迹规划、运动控制和力控策略，确保机器人动作的精准与稳定
• 利用仿真环境（如MuJoCo、Isaac Gym）进行算法验证和调优，并通过实物测试解决实际运行中的性能问题
• 负责运控系统的端侧部署，确保算法在硬件上的高效运行，并支持跨团队集成需求
• 跟踪强化学习、系统辨识等前沿技术，探索其在运动控制中的应用，提升系统能力上限
• 扎实的机器人学、运动控制理论基础，熟悉轨迹规划、力控等算法
• 熟练掌握C++或Python，具备良好的编程能力，能进行算法实现和调试
• 熟悉至少一种仿真工具（如MuJoCo、Isaac Gym），有仿真到实物迁移经验者优先
• 了解强化学习、系统辨识等前沿技术，并有实际应用经验者更佳

申请策略

• 关注安克创新的招聘动态，了解其机器人业务方向，在面试中展示对公司的了解和热情
• 准备一个完整的项目案例，从问题定义、算法设计到实现和测试，展示你的工程思维和解决问题的能力
• 突出机器人相关项目经验，如课程设计、竞赛或实验室研究，详细描述你在运动控制、轨迹规划等方面的具体工作
• 强调编程能力，特别是C++和Python，可附上GitHub链接展示代码质量
• 如有强化学习、仿真应用经验，务必重点提及，并说明实际效果
• 展示数学和算法基础，如线性代数、优化理论等，可提及相关课程成绩或论文
• 提前学习并实践MuJoCo或Isaac Gym等仿真工具，熟悉其基本操作和API
• 复习机器人学核心知识，如运动学、动力学、控制理论，确保基础扎实

面试指南

• 对于项目介绍类问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），清晰展示你的贡献和成果
• 对于算法设计类问题，先明确问题定义和约束，再提出解决方案，并讨论可能的优化方向
• 对于迁移和鲁棒性问题，强调仿真与现实的差异，提出域随机化、系统辨识等常见方法，并说明实际调试经验
• 请介绍一个你参与过的机器人或运动控制相关项目，你在其中承担了什么角色？
• 如何设计一个四足机器人的步态规划算法？请描述你的思路
• 在仿真环境中训练的策略如何迁移到实物机器人上？可能遇到哪些问题？
• 你对强化学习在运动控制中的应用有何理解？请举例说明
• 如何保证运动控制算法的实时性和鲁棒性？