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灵巧手运控算法实习生
灵巧手运控算法实习生
发布于 大约 14 小时前实习/见习
深圳市 / 上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Matlab
Ros2
动力学
强化学习
机器人控制
运动学
AI 估算 · 5k–8k
实习岗位，薪资根据行业和城市水平估算，深圳/上海硕士实习生通常在5-8k/月
职位详情
关于这个职位
该实习岗位聚焦于灵巧手运动控制算法的研发与落地，涉及运动学动力学建模、强化学习、仿真迁移等技术，适合对机器人控制、具身智能有浓厚兴趣的硕士/博士研究生
你将参与前沿算法研究，并在真机上部署灵巧操作技能，与团队协作推动双灵巧手协作控制
最低要求
硕士及以上学历，控制工程与控制理论、导航、制导与控制、模式识别与智能系统等相关专业
熟悉机器人学、刚体运动学、刚体动力学
掌握常用的FK/IK方法，熟悉RBDL、Pinocchio等动力学库
熟悉机电领域的控制理论，熟悉FOC等电机控制理论，了解各种减速器及传动结构的控制特性，有在实际工程的应用经验
熟悉数值优化，熟练掌握LQR、MPC、WBC等问题的构建及求解，熟悉常用的QP求解方法及求解器
了解IMU、编码器、扭矩/力传感器等常见传感器，熟悉传感器融合，掌握常见滤波器的设计与实现
熟练使用C++及python、matlab等，熟练使用eigen，熟悉bullet、mujoco、webots等至少一种物理仿真器，了解ROS2
工作职责
负责灵巧手运动控制算法的研究和开发实现,完成灵巧手运动学、动力学模型的搭建与仿真模拟，优化灵巧手运动性能
研究可泛化的灵巧操作算法，基于模仿学习、强化学习、大模型等技术，增强操作算法的场景泛化性、任务通用性、对象多样性、动态稳定性等
研究虚实迁移技术，并结合对灵巧手控制算法的调试，完成从虚拟到真实的技能迁移，在真机上部署灵巧操作技能;
参与双灵巧手协作控制算法的设计与优化，确保复杂任务中双手的协调与精确控制
参与多模态感知、任务与运动规划等研究，支持复杂场景中灵巧操作的进行
负责灵巧手的运动控制算法开发及落地，包括运动学正逆解、动力学分析、强化学习实现灵巧手控制等
负责mujoco/isaac gym平台灵巧手仿真环境的搭建和适配
发现和解决算法开发过程中出现的技术问题，根据灵巧手运动特性为本体/算法协同设计提出建设性意见和改进方向
参与灵巧手前沿控制技术预研，对相关技术成果资料进行查阅、整理及归纳
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与人形机器人核心模块研发，技术前沿性高，行业前景广阔
- 公司B轮融资，资源充足，有机会接触真实机器人平台
- 技能积累涵盖控制、强化学习、仿真等多领域，提升竞争力
- 算法复杂度高，需要扎实的理论基础和动手能力
- 实习期可能面临较大的学习曲线，需快速掌握多类工具
- 涉及真机调试，可能需要应对硬件不稳定等工程问题
- 适合对机器人控制有浓厚兴趣、具备较强数理和编程能力的硕博研究生，尤其是希望在具身智能领域深耕的同学
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 实习期满后可转为正式员工，深入机器人控制算法领域，成为运控专家
- 可向具身智能、灵巧操作等前沿方向发展，参与顶级项目研发
- 积累仿真-真机部署全栈经验，未来可晋升为算法团队负责人
- 负责灵巧手运动控制算法的研究与实现，包括运动学、动力学建模与仿真
- 基于强化学习、模仿学习等开发泛化灵巧操作算法，并完成虚拟到现实的迁移
- 参与双灵巧手协作控制及多模态感知相关研究，在真机上部署调试算法
- 扎实的机器人学基础，熟悉运动学、动力学及常用库（如Pinocchio、RBDL）
- 精通C++/Python，掌握至少一种物理仿真器（Mujoco、Isaac Gym等）
- 熟悉控制理论（LQR、MPC、WBC）和数值优化方法
- 了解传感器融合、滤波器设计及ROS2
申请策略
- 在简历中附上GitHub链接，展示相关代码或仿真demo
- 面试前了解智元机器人灵巧手产品特点，思考算法改进方向
- 突出相关项目经验，如机械臂控制、强化学习仿真项目
- 强调对运动学、动力学库（Pinocchio、RBDL）的使用经历
- 展示C++/Python编程能力及ROS2工程实践
- 提前学习Mujoco或Isaac Gym的使用，熟悉仿真环境搭建
- 复习LQR、MPC、WBC等控制算法，并练习代码实现
- 了解灵巧手硬件结构及常见传感器（IMU、力矩传感器）
面试指南
- 对于算法类问题，先明确问题，然后提出常用方法（如DQN、PPO），再结合灵巧手特性优化
- 对于工程问题，从仿真、传感器融合、控制流程等角度分步阐述
- 展示对机器人学基本概念的深入理解，并联系实际应用
- 请解释刚体运动学正逆解方法，并用代码简单实现
- 如何设计一个基于强化学习的灵巧手抓取策略？
- 描述LQR与MPC的区别及适用场景
- 如何处理虚实迁移中的Sim-to-Real gap？
- 谈谈你对人形机器人灵巧手控制面临的挑战的理解
职位点评
71
综合评分
前沿人形机器人灵巧手运控实习，技术成长极强，薪资一般，适合追求技术突破的学子。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
最适合以技能成长为首要目标的硕博学生，愿意投入时间学习机器人前沿技术。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利40
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
40较低
实习薪资处于市场中等水平，但作为学习机会，补偿性动机一般。
薪资信号未披露（AI估算：5K-8K/月）
成长发展
95较高
该职位提供前沿技术研究与实践机会，技能成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈强化学习、模仿学习、Mujoco、Isaac Gym、LQR、MPC、WBC、机器人学、传感器融合
业务类型profit_center
工作生活
50较低
实习通常工作地点固定，需现场办公，但作为实习灵活性尚可。
工作模式仅现场办公
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
人形机器人是高速增长赛道，工作具有推动技术进步的社会意义。
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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