机器人运动控制实习生

岗位职责

• 协助参与机器人运动控制相关模块的设计、开发、调试与优化，支撑机器人在真实场景中的稳定移动、姿态调整和接触操作。
• 协助完成机器人机械臂、末端执行器、腰部、下肢或移动平台等运动单元的控制接口开发与联调。
• 参与机器人操作任务中的轨迹生成、运动执行、姿态控制、速度控制、力控与柔顺控制相关功能开发与能力迭代。
• 协助开展机械臂与末端工具的运动学建模、坐标系标定、轨迹规划与执行控制，优化夹取、推拉、按压、搬运等操作的稳定性。
• 协助开发调试机器人接触类任务的力位混合控制、阻抗控制、导纳控制等控制策略，降低接触冲击与操作失败率。
• 参与机器人全身协同运动功能调试，配合实现上肢、躯干、腰部、下肢或移动平台在复杂操作任务中的协调控制。
• 协助完成运动控制模块与感知、SLAM、任务规划、系统工程等模块的接口对接，打通从目标识别、运动规划到动作执行的闭环链路。
• 参与真实机器人环境下的实机调试、问题定位、参数整定和性能优化，提升系统在实际任务中的稳定性和可复现性。
• 协助开展仿真环境中的运动控制验证、轨迹回放、碰撞检测和操作策略测试，推动控制方案从仿真落地真机。
• 配合支撑机器人从原型验证到场景化落地的工程实现，提升操作任务的成功率、安全性和交付能力。

一、基础通用能力（Base）

• 熟练掌握 Linux / Ubuntu 开发环境，有机器人系统开发、实机调试相关实践经验优先；
• 熟练掌握 C++ 与 Python，具备基础代码编写、调试与工程实现能力；
• 熟悉 ROS / ROS2 体系，理解 Topic、Service、Action、TF、参数管理、rosbag 等常用机制；
• 掌握机器人运动学基础，包括正逆运动学、雅可比矩阵、坐标变换、SE(3)、四元数与位姿计算；
• 熟悉常见运动规划与轨迹生成方法，能够协助完成机械臂或移动机器人的轨迹规划、插值、平滑和约束处理；
• 理解机器人动力学与控制基础，熟悉 PID、前馈控制、状态反馈、力矩控制、阻抗控制等常用方法；
• 有机器人或机械臂调试实践，可协助处理轨迹不稳定、振动、超限、碰撞、力控异常等工程问题；
• 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（满足其一或多项即可）

*方向 A：机械臂操作与末端控制

• 了解机械臂运动学、逆解求解、轨迹规划、末端姿态控制和碰撞约束处理；熟悉机械臂抓取、夹取、推拉、按压、搬运等操作任务控制思路；可协助完成末端工具、夹具、长柄工具等外设的坐标系标定、运动学建模和控制适配；有基于视觉或点云结果进行末端对位、轨迹修正相关实践优先；掌握 MoveIt、Pinocchio、Drake、KDL、RBDL、MuJoCo、Isaac Sim 任一工具者优先。

*方向 B：力控与柔顺控制

• 了解力位混合控制、阻抗控制、导纳控制、柔顺控制等接触控制方法；能够基于六维力传感器、关节力矩、电流反馈或触觉信息辅助判断接触状态并调整控制参数；有门体推拉、按钮按压、工具夹取、物体搬运等接触类操作实践优先；可协助处理真实环境中的摩擦、卡滞、回弹、碰撞、力控发散等问题；有控制参数整定、系统稳定性分析相关经验优先。

*方向 C：全身运动与协同控制

• 了解移动机器人、人形机器人、四足机器人或移动机械臂的全身运动控制相关问题；理解机器人质心控制、平衡控制、支撑约束、关节限位、力矩约束和姿态稳定性相关理论；可协助协调机械臂、躯干、腰部、下肢或移动平台完成复合动作；接触过全身运动规划、Whole-Body Control、MPC、QP 控制、轨迹优化相关内容优先；有人形、四足、移动操作机器人实机调试经历优先。

*方向 D：运动控制系统集成与实机调试

• 了解机器人完整控制链路，知晓 “规划指令 — 控制器 — 执行器 — 状态反馈” 闭环流程；熟悉 EtherCAT、CAN/CAN-FD、串口、UDP、厂商 SDK 等执行器 / 控制器接口者优先；协助开发运动状态监控、轨迹回放、控制日志、故障诊断和安全保护辅助工具；可配合完成真机控制参数调试、问题复现、日志分析和性能优化；参与过项目从原型 Demo 落地调试者优先。