한 줄 요약
강화학습으로 다족 로봇의 보행 제어 정책을 학습시켜 실 로봇에 적용할 연구원 (박사 이상, 신입 가능)
주요 업무
- 다족형(legged) 로봇의 보행·주행 제어 정책(policy) 설계 및 학습
- 다양한 지형·외란 환경에서의 안정적 보행 및 균형 제어 알고리즘 개발, 강화학습 정책과 모델 기반 제어(MPC/WBC 등) 결합
- 대규모 병렬 시뮬레이션 환경 구축과 학습 파이프라인 설계, Domain randomization 등 sim-to-real 격차 완화 기법 적용
- 학습된 정책의 실 로봇 배포와 실환경 성능 검증·튜닝
- 실험 설계와 정량 평가, 국내외 학회·논문 발표, 펌웨어·제어 팀과 실시간 제어 시스템 통합
자격 요건
- 박사 이상 (로봇공학, 기계공학, 전기전자, 컴퓨터공학, AI 관련 분야)
- 신입 및 경력 무관
- 강화학습(RL) 기반 로봇 제어 연구 경험, 다족형 로봇(사족/이족 등) 제어 연구 또는 프로젝트 경험
- 시뮬레이션 기반 모델 학습 및 sim-to-real 적용 경험, Python 및 PyTorch(또는 TensorFlow) 기반 모델 개발 역량
기술 · 도구4개 전부
우대 사항
- Isaac Gym / Isaac Sim, MuJoCo, RaiSim 등 대규모 병렬 시뮬레이션 환경 활용 경험
- 사족 보행 로봇(quadruped) 또는 휴머노이드 로코모션 제어 실 로봇 경험
- 모델 기반 제어(MPC, WBC, ZMP 등) 및 동역학 모델링 역량
근무 조건
- 근무지
- 대전
- 경력
- 신입/경력
- 마감
- 상시 채용 · 마감일 없음
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이 공고 점검 이력
- 09.11처음 확인
- 11.02확인 · 살아 있음
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