光轮智能具身岗位热招
光轮智能目前在做Physical AI 持续学习系统——围绕数据、评测、部署三大环节,打造完整闭环:
-
EgoSuite:全球规模化人类行为数据平台
-
RoboFinals:机器人仿真与评测平台
-
RoboStack:真实世界部署与反馈平台
目前已服务全球头部机器人公司、世界模型团队和基础模型团队。研究部门定期发布大规模技术项目,支持论文发表、与全球顶尖实验室合作,算力卡和 token 资源管够。
在招岗位:
具身智能大模型研究员
VLA / World Model / Offline·Online RL / Continual Learning,做数据-模型-评测闭环的前沿研究。有真机经验、多机多卡训练经验优先,NeurIPS/ICRA/CoRL/RSS 论文加分。
具身智能算法工程师
数据金字塔构建(人类数据/仿真/真机)、数据飞轮、模型训练与rollout全链路。工程能力强、能自闭环解决问题,Claude Code 等 AI 工具重度用户优先(token 供给充足)。
机器人大模型训练 Infra 工程师
面向 VLA / World Model / Diffusion Policy 的多机多卡训练系统。熟悉 FSDP / Megatron / DeepSpeed,懂并行策略、NCCL、显存优化。有千卡训练、MoE、CUDA/Triton 算子优化经验是大加分。
机器人仿真评测工程师
打造具备自动评测、能力诊断、Sim2Real Correlation 的工业级评测平台——让 Benchmark 真正能预测机器人在真实世界的表现。熟悉 PyTorch + VLA/RL 模型开发,Isaac Lab / Isaac Sim / ROS 优先。
相关推荐
灰土路基施工技术交底记录大全.doc
灰土路基施工技术交底记录大全.doc
篮球场改造施工方案.pdf
篮球场改造施工方案.pdf
广场硬化建设项目工程施工设计方案.pdf
广场硬化建设项目工程施工设计方案.pdf
技术转移机构如何基于数据提升项目撮合精准度?.docx
技术转移机构如何基于数据提升项目撮合精准度?
超扭滑模与快速终端滑模的永磁同步电机无感控制:理论、离散化实现与仿真研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文系统研究了超扭滑模控制(STSMC)与快速终端滑模控制(FTSMC)在永磁同步电机(PMSM)无感控制中的应用,重点涵盖其理论基础、离散化实现方法及Simulink仿真验证。文章深入阐述了两种高阶滑模控制策略的设计原理,利用磁链无感观测技术实现转子位置与速度的精确估计,从而省去物理传感器,有效提升了系统的可靠性与鲁棒性。同时,提供了完整的Simulink仿真模型构建方案,包括控制器设计、关键参数整定及动态响应性能分析,充分验证了所提出的方法在零速与低速工况下的卓越控制性能和有效性。; 适合人群:具备电机控制、现代控制理论基础知识及熟练掌握MATLAB/Simulink仿真技能的研究生、科研人员与工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解高阶滑模控制在电机驱动系统中的设计思想与具体实现;②掌握基于滑模观测器的无感控制核心技术;③开展永磁同步电机高性能控制算法的理论研究、仿真验证与工程化探索。; 阅读建议:建议将文中详尽的理论推导与Simulink仿真模型相结合进行学习,重点关注滑模面的构建、抖振抑制策略的实施以及离散化处理的细节,有条件的研究者可进一步将算法移植到DSP等硬件平台进行实验验证,以深化对理论的理解并检验其实际应用效果。


