中国电信人工智能研究院｜人形机器人动作生成 / 数据合成实习生

： 1.  参与人体 / 人形机器人动作生成模型的研发与落地:基于扩散、自回归等生成式方法,从稀疏观测与多模态条件生成高质量、时序连贯的全身动作; 2.  搭建动作数据合成与处理管线:动捕 / 穿戴设备数据清洗与标准化、参数化人体模型拟合、人体动作到人形机器人的重定向与适配; 3.  研究生成动作的质量提升与可执行性优化方法,结合仿真环境评估动作在机器人上的表现并迭代改进; 4.  构建动作数据的评测体系与可视化工具(位姿精度、平滑性、物理合理性、任务相关指标),支撑数据质检与批量生产; 5.  跟进动作生成与人形机器人方向的前沿工作,完成关键论文的复现与对比实验。

任职要求： 1.  本科高年级或硕博在读,计算机 / 机器人 / 图形学 / 自动化等相关专业; 2.  熟练使用 PyTorch,有扎实的深度学习基础,熟悉扩散模型等生成式方法的原理与训练; 3.  了解主流动作生成模型(如 Kimodo、MDM、MaskedMimic 等),深入使用或复现过其中之一者优先,熟悉 Kimodo 者优先; 4.  熟悉 SMPL / SMPL-X 等参数化人体模型,使用过 AMASS 等动捕数据集; 5.  了解人形机器人相关项目(动作重定向、motion tracking、遥操作、动作数据集构建等任一方向即可); 6.  熟悉 MuJoCo / Isaac 等仿真环境之一,能独立完成实验搭建与评测; 7.  良好的工程与实验习惯:数据管线可复现、结论有定量支撑。   加分项： 1.  有人形 / 足式机器人真机相关经验(部署、调试、数据采集均可,优先考虑); 2.  有动作捕捉、可穿戴传感、SLAM / 位姿估计等数据侧经验; 3.  有采样式优化、轨迹优化或模型预测控制的基础; 4.  在 CVPR / ICCV / SIGGRAPH / CoRL / ICRA / NeurIPS 等会议发表过相关论文,或有高质量开源项目。