规控/运控/力控算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习表现优秀可转正，向高级算法工程师发展
• 深入具身智能领域，未来可成为机器人控制算法专家或技术负责人
• 积累VLA、RL等前沿大模型应用经验，拓宽职业方向至AI与机器人交叉领域
• 负责机械臂与底盘的协作运动规划与控制算法开发，包括系统集成和仿真调试
• 配合VLA、RL等具身大模型实现实时顺滑运动和避障，处理笛卡尔或关节空间的控制问题
• 参与前沿控制技术预研，整理相关技术资料，为算法和硬件协同设计提供改进建议
• 扎实的机器人学基础，掌握运动学与逆运动学求解方法
• 熟练使用Python和C++编程，具备ROS2开发经验
• 熟悉运动学/动力学库如Pinocchio，以及开源规划框架如OMPL、TrajOpt、Chomp
• 有机械臂力控、标定或相关实机项目经验

申请策略

• 在简历中明确标注可实习时长和每周出勤天数，增加通过率
• 面试前准备一个自己最满意的机器人控制项目讲解，展现解决问题的能力
• 突出机器人相关项目经验，尤其是运动规划、控制算法或力控相关的实机/仿真项目
• 强调ROS2、Pinocchio、OMPL等工具的实际使用经历和成果
• 展示编程能力，特别是Python和C++的工程经验，附上GitHub链接或代码片段
• 复习机器人学基础，重点掌握运动学、动力学及常用库的使用
• 提前了解VLA、RL等具身大模型的基本原理，熟悉RTC、diffusion等控制方法
• 练习ROS2的基本操作和仿真工具（如Gazebo）的使用

面试指南

• 对于技术概念题：先定义问题，再分点解释原理，最后结合自己的项目经验举例
• 对于项目经验题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出自己贡献和难点解决
• 对于开放性问题：表达自己的思考过程，展示学习能力和团队协作意识
• 请描述你熟悉的机器人运动学或动力学库（如Pinocchio）的使用场景和优缺点
• 如何设计一个机械臂的力控策略？请结合项目经验说明
• 在ROS2中，如何实现一个简单的运动规划节点？
• 你对VLA或RL在机器人控制中的应用有什么了解？
• 遇到算法调试中的bug，你的排查思路是怎样的？