端到端双足导航算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 在实习中积累端到端机器人系统的研发经验，未来可向机器人算法工程师或具身智能研究员发展
• 深入掌握VLM/VLA等前沿技术，有机会在顶级会议发表论文或参与开源项目
• 表现优秀者可转正，继续在人形机器人导航与运动控制方向深耕，成为技术专家或项目负责人
• 研发人形机器人的端到端自主导航算法，包括多模态感知、轨迹预测和导航决策
• 实现视觉-语言-动作闭环（VLM-Nav/VLN/VLA），让机器人通过自然语言指令进行导航
• 探索基于Transformer、Diffusion和World Model的规划算法，提升复杂环境下的自主决策能力
• 协同导航规划与运动控制（WBC、MPC），优化双足机器人在动态地形上的行走稳定性
• 扎实的深度学习基础，熟练使用PyTorch进行模型训练与部署
• 熟悉机器人导航、具身智能或视觉-语言导航等相关领域
• 掌握至少一种规划模型（Transformer、Diffusion、World Model）或感知表征（BEV、Occupancy）
• 具备较强的工程实现和问题分析能力，能独立完成算法设计与实验验证

申请策略

• 在申请信中表达对人形机器人导航的热情，并结合自己的研究或项目经历说明为什么适合这个岗位
• 关注智元机器人在具身智能领域的技术动态，面试时展示对该公司技术方向的理解
• 突出在机器人导航、VLM、多模态感知或运动控制相关项目中的实际经验，最好有代码或开源链接
• 强调PyTorch等框架的使用经验和模型优化、部署经历
• 如果有顶会论文或高质量竞赛获奖，务必放在显眼位置
• 展示独立解决问题和跨团队协作的能力，例如描述一个从算法设计到系统落地的完整案例
• 如果没有双足机器人经验，可以先了解WBC、MPC、强化学习基础，并通过仿真平台（如MuJoCo）动手实践
• 复习Transformer、Diffusion模型的基本原理，尝试复现一些经典的导航或视觉-语言导航论文

面试指南

• 先明确问题核心，分点阐述技术路线和关键模块，最后用具体案例支撑
• 比较不同方法的优缺点时，要结合应用场景（如人形机器人的特殊约束）给出合理分析
• 对于工程问题，强调从问题分析、方案设计、实验验证到最终部署的完整思路
• 请介绍一下你过去做过的某个导航或感知项目，遇到了哪些挑战，如何解决的？
• 如何设计一个基于VLM的导航系统？简述其模块和流程
• Transformer在轨迹预测中相比其他模型有什么优势？请举例说明
• 如果机器人在地图中遇到动态障碍物，如何实时调整规划轨迹？
• 你如何理解端到端导航与经典模块化导航的区别与联系？