崗位職責：
1、 前沿算法研究與開發：
· 方向一（VLA）： 研究、復現并創新基于視覺-語言-動作（VLA）模型的端到端決策控制算法。訓練能夠將自然語言指令、多模態感知信息直接映射為機器人動作或技能序列的大模型。
· 方向二（分層控制）： 設計并實現機器人的分層決策與控制架構（如：LLM+VLA+Low-level Policy的三層架構），包括高層任務規劃、中層技能序列生成與低層閉環控制之間的接口與協調機制。
· 探索大型語言模型（LLM）或大型視覺-語言模型（LVLM）作為機器人“任務規劃大腦”的應用，實現基于場景理解的零樣本（Zero-shot）或少樣本（Few-shot）任務分解與規劃。
2、 負責機器人具身操作任務的強化學習、模仿學習算法設計、開發和優化；
3、 仿真與真實世界驗證：利用高逼真度仿真環境（如Isaac Sim, Unity, Mujoco）進行大規模算法訓練、測試和驗證，特別是在長尾場景下的表現；設計和實施Sim-to-Real遷移方案，解決真實世界中的不確定性等問題，確保算法的魯棒性和實用性。
4、 研究多模態學習方法，結合視覺、觸覺、力反饋提升機器人決策能力； 包括VLM的訓練與微調，實現模型實際場景的落地需求，多模態數據集的構建、清洗等，提升算法性能和決策質量等。