一、崗位職責：
1、使用Legged Gym搭建四足機器人（如Qe6）強化學習訓練環(huán)境，基于RSL-RL框架（如PPO、SAC）訓練運動控制策略。
2、設計和優(yōu)化獎勵函數(shù)、動作空間和控制參數(shù)，確保機器人輸出穩(wěn)定步態(tài)，適配復雜地形（如斜坡、不平地面）和多模態(tài)運動（行走、輪式移動）。
3、分析訓練日志，調(diào)試步態(tài)跳躍、速度跟蹤偏差等問題，提升步態(tài)穩(wěn)定性和地形適應性。
4、優(yōu)化四足機器人的URDF模型，確保關節(jié)類型、質量、慣性矩陣、碰撞幾何和接觸模型準確。
5、驗證URDF文件在Legged Gym和ROS（RViz）中的兼容性，確保仿真與實機一致性。
6、使用Legged Gym、Isaac Sim或Mujoco搭建高保真仿真環(huán)境，配置地形（平面、高度場、三角網(wǎng)格）和傳感器（IMU、力傳感器），優(yōu)化仿真參數(shù)（如步長、接觸力、摩擦系數(shù)），支持強化學習訓練和步態(tài)驗證。
7、解決仿真到現(xiàn)實（Sim2Real）的偏差問題，通過Domain Randomization、物理參數(shù)校準等方法，調(diào)試初始姿態(tài)、關節(jié)扭矩和控制接口，解決實機站立或行走中的不穩(wěn)定問題，確保Legged Gym訓練的步態(tài)可遷移至真實機器人。
二、任職要求：
1、機器人學、控制理論、人工智能、計算機科學或相關領域統(tǒng)招碩士及以上學歷（211及以上優(yōu)先）。
2、熟悉四足機器人運動控制原理，具備步態(tài)規(guī)劃、動力學建?；驈娀瘜W習相關經(jīng)驗。
3、熟練使用Legged Gym進行四足機器人強化學習訓練，熟悉RSL-RL框架（如PPO、SAC）及獎勵函數(shù)設計。
4、熟悉其他仿真工具（如Isaac Sim、Mujoco、Gazebo），能搭建高保真仿真環(huán)境（地形、傳感器、物理參數(shù)）。
5、熟練優(yōu)化URDF模型，具備調(diào)整關節(jié)類型、質量、慣性矩陣、碰撞幾何和接觸模型的經(jīng)驗。
6、熟練使用Python和C++編程，熟悉ROS、URDF文件開發(fā)及硬件控制接口配置。
7、掌握AI框架（PyTorch、TensorFlow），有強化學習模型訓練和Sim2Real部署經(jīng)驗。
8、熟悉Sim2Real技術（如Domain Randomization、物理參數(shù)校準），能解決仿真與實機偏差問題，有將Legged Gym訓練結果遷移至真實機器人的經(jīng)驗。
9、熟悉運動控制算法（如MPC、WBC、PID）及強化學習算法（如PPO、SAC）；了解VLA（Vision-Language-Action）模型或Transformer architecture在機器人控制中的應用。