中国电信人工智能研究院｜人形机器人步态控制实习生

- 设计并实现基于强化学习的核心运动控制策略，实现下肢稳定的 locomotion。 - 设计鲁棒的网络与训练策略（如域随机化、状态估计等），提升策略在真实环境中的鲁棒性与泛化能力。  - 基于AMP等方法实现机器人的拟人行走。 - 构建高精度、可扩展的机器人动力学仿真环境，精确模拟真实的物理世界（摩擦、碰撞、驱动延迟、传感器噪声等），覆盖机器人可能面临的各种工况和挑战。 - 负责将训练验证后的控制算法部署到实体机器人平台，并根据真机表现进行优化迭代。

基本要求 - 本科或硕士在读，计算机、人工智能、机械、自动化等相关专业背景。 - 保证每周至少4天到岗，实习期3-6个月。 - 熟练 Isaac Lab、Mujoco 等机器人仿真平台，解决  sim2real 迁移问题。 - 拥有在足式机器人（四足、双足）上成功实现运动控制算法的实际项目经验。