岗位职责 vla模型与控制算法融合对接:深度对接vla视觉-语言-动作多模态模型,承接模型输出的动作指令、轨迹决策、作业意图等数据,完成上层智能模型与底层机器人控制算法的适配串联,优化模型指令的平滑解析、轨迹插值、力矩适配逻辑,实现智能决策与精准力控的无缝闭环. 机器人力控&力位混合算法研发与迭代:核心负责机械臂力位混合控制算法研发与优化,同时深耕阻抗控制、导纳控制、恒力跟踪、碰撞检测、柔性拖拽等柔顺力控算法 搭建力控算法仿真测试环境,完成算法仿真验证、参数标定与性能评测 主导真机整机调试、场景落地测试,输出标准化控制算法方案与标定流程,沉淀可复用的力控算法组件与适配方案. 跨团队协同迭代:对接vla算法研发、硬件、部署工程团队,梳理控制算法适配需求,反馈硬件与模型适配问题,持续迭代优化控制算法性能,支撑机器人智能作业场景的规模化落地.

针对vla模型驱动的智能作业场景,研发动态力位协同调控策略,适配模型动态轨迹指令、非结构化环境扰动、接触式作业误差等问题,解决作业过程中轨迹偏移、力控过冲、刚性冲击、跟踪滞后等痛点,保障机械臂在智能抓取、自适应装配、柔性交互场景下的作业精度与稳定性. 主流机械臂适配与调试: ethercat总线接口开发与适配(优先核心):熟悉ethercat工业总线协议,负责基于ethercat的伺服驱动器、机械臂控制器、力传感器的接口开发、通信适配与数据解析 任职要求 硬性要求 本科及以上学历,自动化、控制工程、机器人工程、机械电子、人工智能等相关专业,1-3年机器人控制算法研发、力控算法落地相关经验. 扎实掌握机器人运动控制、力控核心原理,精通机械臂力位混合控制算法,熟练掌握阻抗控制、导纳控制、柔顺控制等相关算法,具备力位协同控制算法独立开发、参数调优与场景落地实战经验. 熟悉机械臂运动学、动力学、轨迹规划、闭环控制等基础理论,能够独立完成控制算法设计、参数标定、问题排查与性能优化. 熟练掌握c++/python开发,熟悉实时控制系统开发逻辑,具备工业控制算法工程化落地能力. 具备机械臂真机调试经验,能够独立解决力控震荡、轨迹偏差、响应延迟、通信异常等各类控制类工程问题. 优先加分项(核心硬核条件) 优先熟悉ethercat总线:精通ethercat协议,有伺服、力控传感器、机械臂ethercat接口开发、通信调试、实时控制落地经验者重度优先. 优先适配过多款主流机械臂:实际调试过遨博、优傲、节卡、大族、越疆等主流协作机械臂,具备多品牌臂体算法适配、差异化调优经验者优先. 有vla/vlm多模态模型与机器人力位混合控制融合落地经验,可根据模型输出指令动态调控力位控制策略者优先. 熟悉ros/ros2控制框架,熟悉机器人控制器开发、实时控制链路搭建者优先. 有力控装配、柔性打磨、人机交互、智能抓取等实际场景算法落地项目经验者优先.