1.利用强化学习和深度学习研究适用于移动底盘/机械臂/人形机器人平台的控制算法; 2.负麦算法模型的real2sim和sim2real; 3.了解跟踪强化学习在机器人领域的前沿技术，推动相关技术落地应用

1.全日制211及以上研究生学历，计算机，人工智能或机器人等相关专业背景; 2.掌握常用深度强化学习算法(如TD3，PPO，SAC等)，并熟悉基础计算机视觉: 3.掌握Python或c++至少一门编程语言，熟悉Pytorch深度学习框架; 4.熟悉主流机器人仿真软件NVIDIAlsaac Sim，mujoco，gazebo，pybullet等其中两个或以上优先; 5.有应用于机器人的深度强化学习研究项目或落地经验优先。