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职责描述:a. 负责机器人及智能设备的仿真平台建设与优化,实现机械臂、移动机器人及夹具的空间运动轨迹仿真;b. 主导设计与实现路径规划系统在仿真环境中的验证与性能评估,包括高精度实时轨迹规划、主动避障、多机协同控制等功能;c. 参与算法与模型在仿真环境中的验证,包括模型选型、训练、仿真数据采集与分析,为工业落地提供决策依据d. 优化仿真场景与算法交互效率,提升仿真运行速度与响应性能,支持快速迭代开发。e. 协助开发团队进行算法验证和功能测试,通过仿真环境快速迭代和优化算法,缩短开发周期;f. 编写仿真相关文档,包括仿真方案、结果分析报告等,为项目团队提供技术支持和决策依据。 任职要求: 1. 计算机,机器人,数学或相关领域的研究生及以上学历,学历优秀可放宽至本科; 2. 扎实的路径规划与运动控制基础,精通传统规划算法(A*/RRT*/MPC)及实时控制框架,具备仿真环境下毫秒级响应算法优化经验; 3. 熟悉多目标代价函数设计(安全、平滑、能耗),能够在仿真中评估最优性与计算效率; 4. 熟悉至少一种深度学习框架(PyTorch、TensorFlow),具备轨迹预测(LSTM、GNN)或端到端规划模型仿真开发经验; 5. 熟悉仿真工具链,如ROS/ROS2、Gazebo、Ignition、RViz等,能够搭建复杂工业场景并进行验证; 6. 熟悉模型轻量化与边缘部署技术,能够将仿真结果转化为板端工程方案; 7. 熟练掌握至少一种编程语言(Python或C++),能够进行仿真脚本编写、算法实现与接口开发; 8. 有机器人仿真项目经验,能够独立完成从需求分析到仿真结果输出的全流程工作;加分项 1. 熟悉深度强化学习(DRL)在仿真路径规划中的应用,有相关论文或项目经验; 2. 熟悉实时操作系统(RTOS),熟悉计算加速技术(CUDA、模型量化)或嵌入式开发; 3. 英文流利,能参与国际技术社区交流或顶会论文撰写; 4. 有工业级机器人仿真与虚拟调试经验,能将仿真验证结果直接指导工业落地;
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