1.研发人形机器人、泛人形机器人的运动控制算法, 实现全身协调控制, 适应不同地形环境。 2.基于真实硬件平台验证控制算法的性能并解决相关问题，深入分析并解决sim2real GAP问题。 3.发现和解决算法开发过程中出现的技术问题，根据机器人运动特性为本体/算法协同设计提出建设性意见和改进方向。 4.跟踪前沿机器人双足和双臂规划控制的研究方向，参与相关算法的验证与评估，推动技术的持续创新与应用。

1.多年神经网络算法开发经验，有足式运控控制算法开发经验。 2.具有扎实的机器人学、控制理论基础，掌握多刚体动力学建模、正逆运动学/动力学、系统辨识等算法。 3.熟悉强化学习理论与算法，包括但不限于Q-learning、DQN、PPO等经典算法。 4.熟悉leggedgym、AMP、 H2O 等前沿人形强化学习框架 ,并有sim2real的能力。 5.熟悉mujoco、isaacgym 、isaacsim等主流运控仿真平台。 6.建议硕士及以上