机器人运动控制算法工程师

岗位职责
"1. 运动规划与算法开发
基于 MoveIt 2（ROS2 版本） 搭建机械臂运动规划框架，配置 URDF/SRDF 文件，定义规划组、关节限制与碰撞模型
开发关节空间/笛卡尔空间轨迹规划算法（三次/五次多项式插补、样条曲线、S 型速度规划、梯形速度规划）
实现路径规划算法（RRT、RRT*、PRM、CHOMP）的集成与优化，处理奇异点规避、关节限位、自碰撞检测
开发自定义 MoveIt 插件：自定义规划器、约束采样器、运动学求解器、轨迹后处理器
2. 运动学与动力学
建立机械臂运动学模型（DH 参数法、改进 DH 法、POE 指数积法），实现正逆运动学求解（解析法/数值迭代法）
推导雅可比矩阵，实现速度级/力级运动学映射
进行动力学建模与参数辨识（拉格朗日法、牛顿-欧拉法），为力控与柔顺控制提供模型基础
3. 控制算法实现
实现关节级/任务空间控制：PID、前馈控制、计算力矩控制、MPC（模型预测控制）、LQR
开发力控/柔顺控制算法：阻抗控制、导纳控制、力位混合控制，集成力矩传感器实现接触力调节
优化轨迹跟踪精度、多轴联动同步性、启停平稳性，解决抖动、过冲、滞后问题
4. 仿真与真机部署
基于 Gazebo/Isaac Sim/MuJoCo 搭建高保真仿真环境，配置传感器（相机、力传感器、激光雷达）
完成 Sim-to-Real 迁移：参数辨识、模型补偿、噪声滤波、延时补偿
与电控团队协作联调：电流环/速度环/位置环参数整定，EtherCAT/CANopen 总线通信调试
5. 系统集成与工具开发
集成视觉系统（OpenCV、PCL、RealSense），完成手眼标定（Eye-in-Hand / Eye-to-Hand）
开发视觉引导抓取、目标识别与位姿估计模块
编写运动控制 SDK、API 接口、技术文档与测试用例
开发监控与诊断工具：轨迹可视化、性能分析、故障诊断"

岗位要求
"1. 编程语言
C++（精通）：Modern C++（C++14/17），掌握面向对象、多线程、智能指针、内存管理、性能优化；能基于 MoveIt C++ API 开发高性能模块
Python（熟练）：用于算法原型验证、脚本工具开发、ROS2 Python 节点开发
Linux（熟练）：Ubuntu 开发环境，掌握 Git、CMake、catkin/colcon、Docker、GDB 调试
2. ROS2 + MoveIt 生态（核心）
ROS2 框架：深度掌握 Topic、Service、Action、Parameter、Lifecycle Node、Composition、QoS 策略
MoveIt 2：熟悉 MoveIt Setup Assistant 配置流程、运动规划管道（Planning Pipeline）、碰撞检测（FCL）、轨迹执行（Trajectory Execution Manager）
ros2_control：了解控制器接口、硬件接口编写，能与真实伺服驱动器对接
工具链：熟练使用 RViz2、ros2 bag、rqt、Gazebo、Isaac Sim
3. 机器人学基础
运动学：DH 参数建模、正逆运动学求解（解析法/数值法）、雅可比矩阵、速度/力映射
动力学：多刚体动力学建模（拉格朗日/牛顿-欧拉）、动力学参数辨识
轨迹规划：插补算法（直线/圆弧/样条）、速度规划（S 型/梯形/多项式）、时间最优轨迹规划（TOPP）
控制理论：经典控制（PID、前馈）、现代控制（MPC、LQR、滑模控制）、柔顺控制（阻抗/导纳）
4. 硬件与通信
伺服系统：熟悉伺服电机控制原理，了解电流环/速度环/位置环调试
工业总线：EtherCAT、CANopen、CAN、Modbus TCP、PROFINET 等实时通信协议
传感器：力矩传感器、编码器、IMU、激光雷达、深度相机（RealSense、ZED）的原理与集成
5. 数学基础
线性代数（矩阵运算、SVD、特征值分解）
微积分与微分方程
数值优化（梯度下降、牛顿法、QP 求解）
概率论与状态估计（卡尔曼滤波、粒子滤波）"