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        "requirements_text": "C/C++\n机器学习\n规控算法\n深度学习\n大模型算法\n算法工程化经验\n强化学习\n融合感知算法\nSLAM算法\nPython\n\n毕业时间：2026年\n\n- 负责具身机器人运动控制算法研发，支持机械臂操作、人形运动等任务落地。\n- 设计并实现机器⼈核⼼算法模块，包括运动学、动⼒学、轨迹规划、轨迹跟踪、力控、阻抗控制、全身控制等。\n- 负责机械臂或移动操作机器⼈的末端轨迹规划、关节空间规划、速度/加速度/jerk 平滑控制与实时执行。\n- 开发高精度运动控制模块，提升机器人在抓取、装配、搬运、分拣、交互等任务中的动作稳定性与执行精度。\n- 参与机器人仿真系统建设，将运动控制算法集成到 Isaac Sim、MuJoCo、Gazebo 等仿真环境中，支持仿真验证与 Sim2Real 迁移。\n- 负责控制算法在真实机器人平台上的部署、调试和优化，解决抖动、超调、跟踪误差、关节限位、碰撞、安全保护等实际问题。\n- 与感知、导航、规划、VLA、系统和硬件团队协作，打通从任务理解、运动规划到机器人执行的完整链路。\n- 优化控制系统实时性、稳定性和鲁棒性，保障机器人在复杂场景、动态环境和长时间运行条件下稳定执行任务。\n你将收获\n- 参与具身机器人核心运动能力建设，直接影响机器人操作、移动和交互性能。\n- 深入机器人控制、仿真、感知、规划和 VLA 模型协同的完整具身智能链路。\n- 在真实机器人平台中解决复杂运动控制问题，积累从仿真到真机落地的实战经验。\n- 与机械、电气、算法、系统、测试团队紧密协作，推动机器人从“能动”走向“稳定、精准、可靠地执行任务”。",
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