1研發適用于多自由度機器人雙足四足仿生機器人決策規劃的深度強化學習算法。
2負責深度強化學習算法的模型開發調試與實際機器人驗證。
1熟悉learning-based control領域前沿進展。
2了解多自由度欠驅動機器人動力學。
3熟悉使用C++Python等編程語言，熟悉pytorch/tensorflow等主流深度學習框架，了解ROS等框架。
4熟悉主流機器人仿真軟件，如NVIDIA Isaac Sim, mujoco, raisim, gazebo, pybullet, vrep等。
5了解常用的深度強化學習算法（PPOSACDQNDDPGA3C等）。
6有應用于機器人的深度強化學習研究項目經歷。
加分項有人工智能/機器人方向頂會頂刊論文的候選人優先（RSSICRAIROSCoRLRAL等）。
2負責深度強化學習算法的模型開發調試與實際機器人驗證。
1熟悉learning-based control領域前沿進展。
2了解多自由度欠驅動機器人動力學。
3熟悉使用C++Python等編程語言，熟悉pytorch/tensorflow等主流深度學習框架，了解ROS等框架。
4熟悉主流機器人仿真軟件，如NVIDIA Isaac Sim, mujoco, raisim, gazebo, pybullet, vrep等。
5了解常用的深度強化學習算法（PPOSACDQNDDPGA3C等）。
6有應用于機器人的深度強化學習研究項目經歷。
加分項有人工智能/機器人方向頂會頂刊論文的候選人優先（RSSICRAIROSCoRLRAL等）。
職位類別： 全職/實習
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- 所屬行業：電力、電氣、自動化、熱力、鍋爐、照明、電池、電源、電纜、光電等
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