【岗位职责】 对口专业请投： 控制科学与工程 机器人工程 机电一体化 力控算法研发： 参与机器人（机械臂/灵巧手/人形机器人）精密力控算法的设计与实现，包括但不限于阻抗/导纳控制、力位混合控制、自适应柔顺控制及零空间优化等； 动力学建模与辨识： 协助完成整机或关节级的动力学建模、摩擦力补偿、重力补偿及系统参数辨识，提升力控模型的准确度； 仿真验证与Sim-to-Real： 基于 MuJoCo / Isaac Sim / PyBullet 等物理引擎搭建高保真力控仿真环境，验证算法有效性，并负责将仿真策略迁移部署至真实硬件平台； 真机调试与性能优化： 参与真实场景下的力控联调，解决接触抖动、力跟踪延迟、碰撞检测误报等工程问题，优化力控带宽与稳态精度； 前沿技术探索： 跟踪力控领域前沿论文（如基于RL的力控、触觉-视觉融合力控），复现SOTA算法并探索其在实际业务中的落地可行性。 【任职要求】 学历专业： 硕士/博士在读，自动化、控制科学与工程、机器人学、机械电子等相关专业； 理论基础： 扎实的机器人学与力学基础，深入理解刚体动力学、现代控制理论，熟悉阻抗/导纳、MPC、WBC等至少一种核心力控算法原理； 编程能力： 精通 C++ / Python，熟悉 Linux 开发环境及 ROS/ROS2 框架，具备良好的代码规范与工程化意识； 工具链： 熟练使用 Pinocchio / CasADi / Drake 等动力学库，掌握至少一种主流物理仿真器（MuJoCo / Isaac Gym / Gazebo）； 实习时长： 每周出勤 ≥4 天，连续实习 ≥6 个月（长期优先）。