灵巧手与末端操作控制实习生

岗位职责
协助工程师完成机器人灵巧手、夹爪及各类末端执行器控制模块的辅助设计、代码开发、真机调试与性能优化。

参与灵巧手多自由度运动、手指协同、稳定抓取、指尖接触相关控制逻辑与末端动作策略开发调试。

协助完成灵巧手、夹爪、长柄工具、软垫末端等执行器的接口适配、坐标系标定、运动学建模与控制集成工作。

参与设计机器人抓取、夹取、按压、拨动、旋转、推拉、托举、扶正等作业任务的末端控制策略。

协助基于视觉、力觉、触觉、电流、关节状态反馈搭建闭环控制逻辑，提升末端操作柔顺度、稳定性与任务成功率。

调试机械臂与灵巧手协同控制逻辑，打通机械臂位姿控制到手指精细动作的完整操作链路。

参与搭建双手协同操作能力，支撑双手抓取搬运、单手持物稳定另一手精细操作、双手托举扶正等复合任务。

协助开发末端作业安全策略，包含力限、速度限制、碰撞保护、滑脱检测、夹持稳定性判断与异常恢复逻辑。

参与真机末端操作调试、控制参数整定，复盘操作失败案例，持续迭代优化末端控制策略。

分别在仿真环境与实体机器人上开展末端操作验证，推动抓取、开门、按钮按压、工具操作等任务从原型落地实际场景。

一、基础通用能力（Base）
熟练使用 Linux / Ubuntu 开发环境，有机器人、机械臂相关仿真或实机调试实践优先；

熟练掌握 C++、Python，具备独立编写、调试代码与工程落地实现的基础能力；

熟悉 ROS / ROS2 整体架构，理解 Topic、Service、Action、TF 坐标变换、参数管理、rosbag 等常用机制；

掌握机器人运动学基础：正逆运动学、雅可比矩阵、坐标变换、SE(3)、四元数、位姿解算；

理解机械臂与末端工具坐标关联，可协助完成 TCP 标定、手眼标定、末端工具坐标系适配；

了解位置、速度、阻抗、导纳、力位混合等各类机器人控制基础方法；

有机械臂、灵巧手、夹爪实机调试经验，可协助排查夹持滑脱、力控震荡、动作超限、接触不稳定等工程问题；

熟练使用 Git，具备规范写码、文档整理、测试验证与跨模块协作意识。

*方向 A：灵巧手控制与末端执行器开发
了解多指灵巧手、电动夹爪硬件控制架构；熟悉手指协同、关节限位、抓取约束、抓取稳定性相关理论；可协助完成灵巧手驱动接口封装、动作指令设计、状态反馈解析；能针对抓取、按压等任务设计手指协同动作逻辑；接触过灵巧手、触觉手套、定制末端工具调试者优先。

*方向 B：抓取、接触与精细操作控制
了解机器人抓取规划、夹持力控制、滑脱检测基础思路；能依托视觉、点云、深度信息辅助规划抓取点位与手指闭合策略；了解软硬、大小、不规则物体抓取差异化处理方式；熟悉按钮、旋钮、门把手、箱盖等精细操作场景；可借助六维力传感器、关节力矩反馈判断接触状态并在线调整控制参数；有软体夹爪、触觉传感器、力控抓取实操经验优先。

*方向 C：双手协同与复合操作
了解双机械臂 / 人形双手协同的坐标变换、同步轨迹、碰撞约束基础逻辑；可协助实现一手固定、一手操作、双手搬运托举等协同动作；理解双手操作力矩分配、相对位姿保持、自碰撞规避等问题；可将标准化双手动作封装成可复用操作技能；有双臂、人形、移动操作机器人调试经历优先。

*方向 D：末端工具与任务技能库
可针对夹爪、灵巧手、吸盘、长柄操作工具完成运动学建模与控制接口适配；把抓取、推拉、按压、扶正等动作封装为标准化可复用操作技能；根据任务失败样本迭代优化末端控制参数；配合感知、运控、规划模块实现从识别到抓取执行的完整闭环；接触过操作技能库、示教数据采集相关工作优先。

加分项
有灵巧手、多指手、夹爪、触觉传感器相关项目实操经历；

调试过人形、双臂、移动机械臂、服务机器人实体操作任务；

了解 Allegro Hand、Robotiq、Franka Hand 等主流灵巧手、夹爪硬件；

会使用 MoveIt、Pinocchio、MuJoCo、Isaac Sim、Gazebo 等仿真 / 运动学工具；

接触视觉伺服、触觉反馈、力控抓取、滑脱检测相关开发；

完成过推门、按钮按压、工具操作、双手搬运等实体机器人作业任务；

有示教学习、模仿学习、强化学习、操作数据集采集相关实践；

了解 EtherCAT/CAN 实时总线、高频闭环控制、电机驱动底层调试；

RoboMaster、机器人竞赛核心成员，参与完整软硬件机器人项目；

GitHub 拥有机器人相关开源项目，代码规范清晰；

会使用 Claude Code、Codex 等 AI 工具辅助代码与算法开发。

工作方式
实机优先：所有末端操作控制逻辑最终需要在实体机器人上反复验证，直面真实物体接触、抓取失败等现场问题；

聚焦精细操作：不只是控制机械臂到位，重点实现手指、夹爪稳定完成按压、旋转、推拉、抓取等精细作业；

全链路闭环排查：可结合视觉标定、传感器反馈、手指动作、接触力多维度定位操作失败原因；

支持双手协同场景开发，实现多物体复合操作；

跨模块协同，对接感知、运控、SLAM、任务规划团队，支撑整套机器人任务闭环；

侧重工程落地，输出稳定、可复现、可迭代的控制方案，不局限理想仿真环境；

快速迭代优化，基于真机测试问题调整控制参数与动作策略，沉淀标准化操作技能库。