机器人规划算法开发岗

岗位职责

1、任务理解与分解系统构建：参与视觉语言模型（VLM）在具身智能体中的训练与优化，提升其在感知、理解与任务执行中的能力。。设计将高层自然语言指令或视觉场景描述，分解为可执行的、序列化的子任务与动作步骤的算法框架。构建任务知识库与上下文学习机制，提升系统对复杂、模糊指令的鲁棒性。 2. 构建与处理多模态数据（图像、视频、语言、动作等），支持模型训练与评估； 3. 跟踪视觉语言模型、多模态大模型、AI Agent 等前沿研究，推动技术创新与落地。 4. Motion Primitives生成与连接：研究并定义机器人可复用的基础运动原语库（如抓取、放置、推拉、导航等）。探索利用大模型生成、优化或选择适配特定任务场景的Motion Primitives。 5. 大小脑协同架构设计：主导设计“大模型（大脑）- 传统控制/规划模块（小脑）”的分层协同架构。定义大脑（负责高层任务规划、常识推理）与小脑（负责底层运动控制、实时避障）之间的接口与通信协议。实现大模型决策到机器人可执行指令的Grounding。 6. 真机系统集成与验证：将上述算法模块集成到真实的机器人平台（如机械臂、移动底盘等）中。设计系统化的实验方案，在真实场景下验证任务完成的成功率、效率与鲁棒性。负责性能瓶颈分析、系统调优，并推动算法在业务场景中的落地应用。

任职要求

必需条件： 1、计算机科学、机器人学、人工智能、自动化等相关专业本科及以上学历，具备丰富相关领域研发经验，具备视觉语言模型或多模态模型研究经验。 2、有具身智能（Embodied AI）、大语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）或多模态模型在机器人任务规划中的应用经验； 3、熟悉主流大模型框架，具备扎实的机器学习与深度学习基础，具有良好的工程实现能力，对大模型（LLM/VLM）的原理、应用（如Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning）有深入理解和实践经验。 4、具备扎实的Agent设计与开发经验，熟悉ReAct、Reflexion等Agent框架或思想。 5、强大的工程能力：精通C++/Python，熟悉ROS/ROS2，具备优秀的软件架构设计和系统集成能力。 6、出色的解决问题能力：对弥合高层规划与底层执行之间的“语义鸿沟”有浓厚兴趣和独到见解。 优先条件： 7、扎实的机器人学基础：熟悉机器人运动学、动力学，有机械臂或移动机器人控制经验，有多模态融合（视觉、语言、动作）项目经验者优先。有机器人、VLN、VLA、多模态大模型等方向真实场景机器人落地经验者优先。 8、精通机器人学基础（运动学、动力学），熟悉传统路径规划（如A*、RRT）与运动控制算法，但更热衷于探索超越传统方法的新范式。 9、在机器人顶会（ICRA, IROS, RSS）或AI顶会（NeurIPS, ICML, CVPR）有高水平论文发表者优先。

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京东科技