灵巧手与末端操作控制工程师

岗位职责

• 负责机器人灵巧手、夹爪及末端执行器相关控制模块的设计、开发、调试与优化。
• 负责灵巧手多自由度运动控制、手指协同控制、抓取控制、指尖接触控制和末端动作策略开发。
• 负责灵巧手、夹爪、长柄工具、软垫末端等不同末端执行器的接口适配、坐标系标定、运动学建模和控制集成。
• 负责机器人在抓取、夹取、按压、拨动、旋转、推拉、托举、扶正等任务中的末端控制策略设计。
• 负责基于视觉、力觉、触觉、电流或关节状态反馈的闭环控制，提升末端操作的稳定性、柔顺性和成功率。
• 负责灵巧手与机械臂之间的协同控制，打通从机械臂位姿控制到手指动作控制的完整操作链路。
• 负责双手协同操作能力建设，支持双手抓取、双手搬运、一手稳定一手操作、双手托举、双手扶正等复合任务。
• 负责末端接触过程中的力限、速度限制、碰撞保护、滑脱检测、夹持稳定性判断和异常恢复策略开发。
• 负责真实机器人环境下的末端操作调试、参数整定、失败案例分析和操作策略迭代。
• 参与仿真和实机环境中的末端操作验证，支持抓取、门体操作、按钮开关操作、工具操作等任务从原型验证到场景化落地。

一、基础通用能力（Base）

• 熟练掌握 Linux / Ubuntu 开发环境，具备机器人系统开发与实机调试经验。
• 熟练掌握 C++ 与 Python，具备良好的代码结构设计、调试能力和工程实现能力。
• 熟悉 ROS / ROS2 体系，理解 Topic、Service、Action、TF、参数管理、rosbag 等常用机制。
• 熟悉机器人运动学基础，包括正逆运动学、雅可比矩阵、坐标变换、SE(3)、四元数和位姿计算。
• 理解机械臂与末端执行器之间的坐标关系，能够完成末端工具标定、TCP 标定和手眼关系处理。
• 熟悉常见控制方法，包括位置控制、速度控制、力控、阻抗控制、导纳控制、力位混合控制等。
• 具备真实机器人、机械臂、灵巧手、夹爪或末端工具的调试经验。
• 能够处理真实操作过程中的夹持失败、目标滑脱、接触不稳定、力控异常、动作超限等工程问题。
• 熟练使用 Git，具备良好的代码规范、文档习惯、测试意识和跨模块协作能力。

二、专项技术方向

*方向 A：灵巧手控制与末端执行器开发

• 熟悉灵巧手、夹爪、多指手或自定义末端执行器的控制架构。
• 理解多指手运动学、手指协同、关节限位、接触约束和抓取稳定性问题。
• 能够完成灵巧手驱动接口、控制器封装、动作接口设计和状态反馈处理。
• 能够根据不同任务设计手指动作策略，例如包络抓取、两指捏取、三指夹持、掌面推合、指尖按压等。
• 有灵巧手、夹爪、触觉手套、末端工具或自研执行器调试经验优先。

*方向 B：抓取、接触与精细操作控制

• 熟悉机器人抓取规划、夹持力控制、接触检测、滑脱检测和抓取稳定性判断。
• 能够结合视觉、深度、点云或位姿估计结果生成末端抓取点、接近方向和手指闭合策略。
• 能够处理不规则物体、小目标、轻质物体、硬质物体和柔性物体的抓取差异。
• 熟悉按钮按压、开关拨动、旋钮旋转、门把手抓持、箱盖托举等精细操作任务。
• 能够基于力觉、触觉、电流反馈或关节力矩估计进行接触状态判断和在线修正。
• 有触觉传感器、六维力传感器、柔性手指、软体夹爪或力控抓取经验优先。

*方向 C：双手协同与复合操作

• 熟悉双机械臂或双手协同操作中的坐标关系、任务分解、同步控制和碰撞约束。
• 能够设计一手固定、一手操作，一手托举、一手调整，双手抓取、双手搬运、双手扶正等协同动作。
• 理解双手操作中的相对位姿保持、力分配、同步轨迹、目标稳定性和自碰撞规避问题。
• 能够配合上层任务规划，将双手协同动作封装为可复用操作技能。
• 有双臂机器人、人形机器人、移动操作机器人或双手灵巧操作项目经验优先。

*方向 D：末端工具与任务技能库

• 能够针对不同末端工具建立运动学模型和控制接口，例如长柄夹具、软垫推门工具、吸盘、夹爪、灵巧手等。
• 能够将末端动作封装为可复用技能，包括夹取、放置、推合、拉动、托举、扶正、按压、拨动、旋转等。
• 能够根据任务执行结果和失败样本迭代末端控制策略。
• 能够与感知、SLAM、运控、任务规划模块协作，完成从目标识别到末端执行的闭环操作。
• 有操作原语库、技能库、遥操作示教、模仿学习数据采集经验优先。

加分项

• 有灵巧手、多指手、夹爪、机械臂末端工具或触觉传感器实际项目经验。
• 有人形机器人、双臂机器人、移动机械臂、服务机器人或工业机械臂操作项目经验。
• 熟悉常见灵巧手或夹爪硬件，如 Allegro Hand、Shadow Hand、Inspire Hand、DexHand、Robotiq、Franka Hand 等。
• 熟悉 MoveIt、Pinocchio、Drake、MuJoCo、Isaac Sim、Gazebo、KDL、RBDL 等工具或框架。
• 有视觉伺服、触觉反馈、力控抓取、滑脱检测、接触状态估计经验。
• 有按钮按压、旋钮旋转、开关拨动、门体操作、工具夹取、物体扶正、双手搬运等真实操作任务经验。
• 有遥操作、示教学习、模仿学习、强化学习或操作数据采集经验。
• 有高频控制、实时系统、CAN/CAN-FD、EtherCAT、串口、电机驱动、执行器调试经验。
• 有机器人竞赛、RoboMaster、自动化竞赛或复杂软硬件系统项目核心成员经历。
• 在 GitHub 有高质量开源项目，具备良好的工程设计审美。
• 有 AI-First 开发经验，熟悉 Claude Code / Codex 等工具提升研发效率。