机器人学习与Manipulation研发科学家_CR

· 研发面向人形机器人及通用机器人的学习型视觉运动策略（Visuomotor Policy），实现从环境感知到机器人动作的端到端学习。 · 开发抓取、搬运、物体重定向、开门、双臂操作及基础装配等机器人操作能力。 · 研究并应用 Behavior Cloning、强化学习、VLA及Policy Learning 等方法，实现机器人操作能力的规模化学习。 · 针对传感器噪声、部分可观测、接触动力学及环境变化等真实世界挑战，研发具有高鲁棒性的机器人策略。 · 负责从真实机器人数据采集、数据集构建、模型训练、评测到机器人部署及闭环优化的完整技术链路。 · 利用仿真及数字孪生开展规模化训练和 Sim-to-Real，同时以真实机器人性能和实际部署效果为核心目标。 · 与感知、基座模型、规划、控制、系统及硬件团队紧密合作，将学习型策略集成到完整机器人系统。 · 研究学习型方法与经典机器人方法之间的技术…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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