运动控制算法工程师
专注于上半身（机械臂 / 双臂）的动力学建模、参数辨识与传统运动控制，以及 VLA 模型。习惯把算法背后的数学推一遍再落地，并把推导过程写成长文发布在博客里。
从符号化动力学建模，到激励轨迹设计、闭环数据采集、基参数辨识，再到完整惯性参数恢复
一套可复用的机械臂动力学建模与参数辨识流程，在 RRR 三轴与 Franka Panda 七轴上完成闭环实验与独立轨迹验证，正在引入 Stribeck 摩擦让仿真条件更贴近实机关节。
我用能量罐处理变阻抗、零空间分层和力位混合控制中的稳定性问题。
我在第一份工作中做的 VLA 真机操作实践。
我在第二份工作中做的机械臂和多机器人运动规划实践。
让末端沿轨迹移动，也让手臂在末端不动时改变构型。
把力控失稳从『偶发现象』变成可执行的实验资产：场景、判据、日志、回放，缺一不可。
一个 MuJoCo 力控失败复现台：把接触冲击、刚度失配、法向误差等失稳机制写成带判据的确定性场景，固定种子即可逐样本回放。动力学前馈直接复用已辨识模型，不重做辨识。
用确定性策略替身隔离出『动作块 → 伺服周期』这一层，把插值、限幅与安全包络做成可单独评测的模块。
一个 VLA 执行层桥接模块：低频动作块经校验、插值与安全包络监督后下发到高频控制环。策略侧先用录制序列与脚本化替身驱动，不依赖 GPU 推理即可做故障注入评测。
把『两臂共持的闭链相对约束』与『全身层面的限位、自碰撞约束』统一进同一个 QP，在双七轴仿真平台上闭环验证。
一个双臂协同控制仿真模块：协同任务空间 + 相对位姿等式约束 + 全身不等式约束的统一 QP，在 MuJoCo 双七轴平台上验证共持搬运与对称装配场景，并评测约束不可行时的降级行为。
我在上半身（机械臂 / 双臂）的传统运动控制（动力学、参数辨识、运动规划）与 VLA 方向持续投入， 习惯把算法背后的数学推导、工程取舍与踩过的坑整理成长文，发布在博客里。