负责机器人高级运动控制、轨迹跟踪、模型预测控制、强化学习运控策略研发与真机落地。 基于 AMP / Sonic / Tracking 等现代最优控制器，实现机器人高精度、高动态、高鲁棒运动控制。 结合强化学习（RL） 实现复杂场景下的自适应控制、力控、柔顺控制、扰动抑制。 负责机器人动力学建模、前馈控制、摩擦补偿、惯量辨识、轨迹优化与跟踪控制。 实现轨迹跟踪（Tracking Control），保证高速、高精度、强稳定的位置 / 力矩跟踪。 在真机平台完成控制器调试、参数整定、实时部署、振动抑制、精度提升。 解决机器人高速、变负载、模型不确定、外部扰动下的控制稳定性与精度问题。 输出控制架构、算法文档、测试规范，支持产品化与量产。 硕士及以上，控制工程、机器人、自动化、机械电子、人工智能等相关专业。 机器人运动控制 + 强化学习 / 现代控制算法研发与真机落地经验。 精通以下至少两类核心技术： ・Tracking Control（轨迹跟踪、前馈 + 反馈、干扰观测器） ・AMP（Adaptive Motion Primitives，自适应运动基元） ・Sonic（最优控制 / 模型预测控制类高速控制器） ・RL/DRL 运控策略（PPO、SAC、MPC+RL 混合控制） 扎实机器人控制基础：运动学 / 动力学、力矩控制、阻抗控制、伺服控制。 熟练使用 C++ / Python，熟悉 Linux 实时系统、机器人控制器、EtherCAT 优先。 具备真机调试经验：机械臂、四足机器人、轮式机器人、人形机器人任一方向。 能独立完成控制器设计、仿真验证、实机部署、性能优化。