1研發(fā)適用于多自由度機器人雙足四足仿生機器人決策規(guī)劃的深度強化學(xué)習(xí)算法。
2負(fù)責(zé)深度強化學(xué)習(xí)算法的模型開發(fā)調(diào)試與實際機器人驗證。
1熟悉learning-based control領(lǐng)域前沿進展。
2了解多自由度欠驅(qū)動機器人動力學(xué)。
3熟悉使用C++Python等編程語言，熟悉pytorch/tensorflow等主流深度學(xué)習(xí)框架，了解ROS等框架。
4熟悉主流機器人仿真軟件，如NVIDIA Isaac Sim, mujoco, raisim, gazebo, pybullet, vrep等。
5了解常用的深度強化學(xué)習(xí)算法（PPOSACDQNDDPGA3C等）。
6有應(yīng)用于機器人的深度強化學(xué)習(xí)研究項目經(jīng)歷。
加分項有人工智能/機器人方向頂會頂刊論文的候選人優(yōu)先（RSSICRAIROSCoRLRAL等）。
2負(fù)責(zé)深度強化學(xué)習(xí)算法的模型開發(fā)調(diào)試與實際機器人驗證。
1熟悉learning-based control領(lǐng)域前沿進展。
2了解多自由度欠驅(qū)動機器人動力學(xué)。
3熟悉使用C++Python等編程語言，熟悉pytorch/tensorflow等主流深度學(xué)習(xí)框架，了解ROS等框架。
4熟悉主流機器人仿真軟件，如NVIDIA Isaac Sim, mujoco, raisim, gazebo, pybullet, vrep等。
5了解常用的深度強化學(xué)習(xí)算法（PPOSACDQNDDPGA3C等）。
6有應(yīng)用于機器人的深度強化學(xué)習(xí)研究項目經(jīng)歷。
加分項有人工智能/機器人方向頂會頂刊論文的候選人優(yōu)先（RSSICRAIROSCoRLRAL等）。
職位類別： 全職/實習(xí)
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