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职位描述
我们正在寻找对机器人运动控制充满热情的实习生，加入我们的机器人学习团队。你将参与基于Isaac Lab仿真平台的先进步态控制算法研发，探索强化学习（RL）、对抗运动先验（AMP）、模仿学习（IL）等前沿技术在人形机器人上的应用，推动机器人实现自然、鲁棒、高效的运动能力。
主要职责
1. 在 NVIDIA Isaac Lab 仿真环境中搭建和优化机器人的运动控制任务；
2. 协助完成动捕、Video数据的采集与Retarget工作，优化数据质量；
3. 探索 AMP（Adversarial Motion Priors）、Imitation Learning（IL） 等方法，利用真实或合成运动数据驱动策略学习；
4. 协助将仿真训练策略迁移到真实机器人平台（Sim2Real）。
任职要求
1. 计算机科学、自动化、人工智能、机器人、控制理论等相关专业硕士或博士在读；
2. 熟悉 Python 编程，具备良好的工程实现能力；
3. 有 强化学习（如PPO、SAC、TD3等） 项目经验，了解模仿学习（Behavior Cloning、GAIL、Diffusion等）者优先；
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