1、优化触觉仿真模型，使用强化学习方法完成 contact-rich 的灵巧操作。 2、搭建有效的数据采集和训练 pipeline，探索有效的触觉表征，使用模仿学习方法完成 contact-rich 灵巧操作。 3、结合RL和IL，探索触觉信息在 robo-learning 领域的使用，找到使用触觉信息提高 manipulation 能力的有效方法。 1、博士及以上学历，计算机，机器人，电子，机械等相关专业，工作经验不限但需要有机器人相关领域的科研项目经验； 2、具有较好的 Mechine Learning 基础，对常用模型和训练方法有较深入的了解和实际动手经验。 3、有 Robot-learning 领域强化学习、模仿学习相关项目经验者优先。