【岗位职责】 1、参与人体运动感知与动作捕捉系统的算法研发，面向数采设备、灵巧手遥操作、机器人示教、人机交互及全身动捕服等应用，完成算法需求分析、技术路线论证和系统方案设计； 2、基于IMU、磁编码器、电磁跟踪及其他运动传感方案，开展人体手部姿态、手指关节角、肢体运动状态及全身骨骼姿态解算，形成从传感器原始数据到人体骨骼运动数据的完整算法链路； 3、建立人体手部及全身运动学模型，开展坐标系定义、传感器—骨骼对齐、前向运动学、逆向运动学、关节约束和骨骼姿态重建，实现四元数、关节角、骨骼节点位姿等数据的统一表达； 4、研究IMU、磁编码器、电磁跟踪、触觉接触及其他传感信息的融合方法，利用不同传感器之间的互补特性和人体运动学约束，对漂移、遮挡、磁干扰、局部传感器失效等问题进行修正； 5、建立人体运动捕捉标定体系，研究初始姿态标定、传感器安装偏差标定、关节轴标定、人体运动学参数估计以及不同手型、不同体型的模型适配方法； 6、负责运动学算法的实时化和工程部署，完成算法在PC、嵌入式处理器或机器人控制平台上的集成与优化，并提供标准化的数据接口、SDK及算法模块； 7、建立动作捕捉算法测试与评价体系，利用光学动捕系统、标准角度工装、机器人关节或其他高精度参考设备，对静态精度、动态精度、重复性、漂移、延迟、丢帧恢复及重复穿戴一致性进行验证； 8、协同传感器、嵌入式硬件、固件、结构及机器人应用团队开展系统联调，完成算法设计说明、测试报告、技术专利和项目交付材料，推动算法从原理验证向产品化落地。 【任职要求】 1、 2027届全日制硕士以及博士研究生。 2、控制科学与工程、机器人、自动化、仪器科学与技术、计算机科学、电子信息或相关专业，研究方向与人体运动学、惯性导航、动作捕捉、姿态估计或多传感器融合相关。 3、熟悉三维空间姿态描述与坐标变换，掌握旋转矩阵、四元数、欧拉角及刚体运动学等基础理论，能够独立完成多坐标系下的姿态和位姿推导。 4、熟悉人体或机器人运动学，掌握前向运动学、逆向运动学、关节约束、骨骼建模及运动参数标定等方法，能够根据传感器观测信息重建人体关节角和骨骼姿态。 5、具备IMU、磁编码器、电磁跟踪或其他运动传感器中的至少一种研究或应用经历，能够理解不同传感器的观测量、误差特性及适用边界，并根据应用需求设计融合方案。 6、必须具有国家级科研项目、省级科研项目或企业横向项目的实质性参与经历，能够清晰说明本人承担的算法任务、技术难点、验证方法及实际成果。 7、具备良好的数学和算法基础，熟悉线性代数、概率统计、最优化、信号处理及状态估计，能够对算法误差进行建模、分析和验证。 8、熟练使用C/C++、Python或MATLAB进行算法开发，具备数据处理、算法仿真、离线验证及实时程序开发能力；具有嵌入式平台算法部署或性能优化经验者优先。 9、具备较强的实验设计和系统验证能力，能够建立参考真值、评价指标和测试数据集，不以单次演示效果代替算法精度、稳定性和可重复性验证。 10、 具备良好的技术文档编写、沟通协调和跨团队协作能力，对人体动作捕捉、机器人遥操作、具身智能及多模态运动感知具有浓厚兴趣。 优先条件 1、具有数据手套、全身动捕服、可穿戴运动监测、惯性动作捕捉或机器人遥操作相关项目经历者优先； 2、具有IMU阵列、磁编码器、电磁跟踪或多传感器融合系统研发经历者优先； 3、具有手部运动学、人体骨骼建模、关节轴估计、人体参数标定或不同体型自适应研究经历者优先； 4、具有ROS/ROS 2、URDF、人体骨骼模型、机器人运动学库或实时动作数据SDK开发经历者优先； 5、具有高水平论文、授权发明专利、科研竞赛成果或相关算法产品工程化落地经验者优先。