1.路径规划算法开发
71 开发基于人形机器人多自由度结构的全局/局部路径规划算法（如A、RRT、APF等），适应动态障碍物环境。
71 优化运动轨迹的平滑性、能耗效率及碰撞安全性，满足工业场景高精度需求。
2. 运动控制算法实现
71 设计多关节协同运动控制策略（如逆运动学求解、力控算法），实现抓取、搬运等任务。
71 开发实时运动控制系统，结合传感器反馈（视觉、力觉、IMU等）进行动态调整。
3. ROS系统开发与集成
71 基于ROS（1/2）搭建机器人运动控制框架，开发节点、消息及服务接口。
71 集成第三方硬件（如机械臂、末端执行器）及软件模块（如SLAM、感知系统）。
4. 工业场景落地
71 针对工厂环境（如狭窄空间、流水线）优化算法，解决实际部署中的运动抖动、误差累积等问题。
71 与团队协作，完成算法在实体机器人上的调试与性能验证。
任职要求
1. 必备技能
71 硕士及以上学历，机器人学、自动化、计算机、机械电子等相关专业。
71 精通C++/Python，熟悉Linux开发环境及ROS框架。
71 扎实的路径规划（如OMPL、MoveIt）及运动控制（如PID、MPC、阻抗控制）理论基础。
71 熟悉机器人运动学/动力学建模，有URDF、Gazebo仿真经验。
2. 优先条件
71 熟悉工业机器人（如UR、KUKA）或人形机器人开发经验。
71 掌握实时控制系统（如RT-Linux）或嵌入式开发。
71 了解深度学习在运动规划中的应用（如端到端强化学习）。
3. 软性要求
71 具备较强的实际问题解决能力，能适应工业现场调试。
71 良好的团队协作与沟通能力。