로봇 모션 컨트롤 엔지니어

소개

로봇이 ​움직이는 ​모든 순간을 ​설계할 모션 컨트롤 ​엔지니어를 모십니다. ​ 정확한 ​Kinematics 모델과 ​Trajectory ​제어, ​MPC 기반 모션 ​최적화를 ​통해 로봇이 실제 ​환경에서 ​최고의 ​성능을 발휘하도록 만드는 ​일에 함께 ​하실 ​분을 기다립니다.

주요업무

• 로봇 ​Kinematics 설계: 로봇의 운동학 모델을 설계하고, 다양한 환경에서 안정적이고 효율적인 움직임을 구현합니다. • Local Path Planning: 로봇 주변 환경을 고려한 실시간 경로 계획 알고리즘을 설계하고 구현합니다. • Trajectory Following: 목표 경로를 정확히 따라가는 Trajectory 추종 알고리즘을 설계하고 최적화합니다. • Model Predictive Control (MPC) 설계: 로봇의 동적 모델과 제약 조건을 기반으로 MPC 알고리즘을 설계하고, 안정적이고 효율적인 모션 제어를 구현합니다. • 시뮬레이션 및 실환경 검증: 시뮬레이션 환경과 실제 운용 환경에서 모션 제어 성능을 검증하고 지속적으로 개선합니다. • 운영 환경 문제 분석 및 개선: 실제 로봇 운용 중 발생하는 모션 관련 문제를 분석하고, 안정성과 효율성을 향상시키는 개선안을 적용합니다.

자격요건

• 경력: 로봇 Kinematics 설계, Local Path Planning, Trajectory Following, MPC 등 모션 제어 관련 실무 경험 3년 이상. • 학력: 컴퓨터공학, 로보틱스, 전자공학, 기계공학 등 관련 학과 학사 이상. • 언어: C++ (필수), Python 경험. • 기본 지식: 자료구조, 알고리즘 설계, 제어 시스템, 객체지향 설계 및 소프트웨어 통합에 대한 이해. • 수학적 이해: 선형대수, 최적화, 제어이론, 운동학/동역학 모델, Trajectory 계획 및 Path Planning 알고리즘에 대한 이해.

우대사항

• 제어 알고리즘 경험: MPC, PID, Trajectory Following 등 고급 모션 제어 알고리즘 설계 및 구현 경험. • 시스템 통합 경험: 로봇 모션 제어 모듈과 전체 시스템 통합, 로봇-서버 연동 프로젝트 수행 경험. • 통신/네트워크 지식: ROS, MQTT, gRPC 등 로봇-서버 통신 프로토콜 설계 및 구현 경험. • 실환경 적용: AMR/AGV 등 실제 로봇 시스템 운용 환경에서 모션 제어 알고리즘 테스트 및 배포 경험. • 실시간 시스템 개발: RTOS, 실시간 데이터 처리 및 모션 제어 로직 개발 경험. • AI/데이터 활용: AI·머신러닝 기반 모션 최적화 또는 경로 추종 알고리즘 개발 경험. • 관련 전공 석사 이상: 로보틱스, 컴퓨터공학, 기계공학 등 관련 전공 석사 이상 보유자.

혜택 및 복지

[안정적인 일상을 위해 투자합니다] • 끼니걱정 없는 식대 지원, 무제한 커피/간식 제공 등 안정적이고 쾌적한 근무 환경을 위해 지원합니다. [국제 학술대회 및 전시회 참관 지원] • 우수 근무자 또는 직무 관련 필요에 따라 선발하여, 업무 역량 강화와 최신 기술 트렌드 학습을 위해 국제 학술대회 및 전시회 참관을 지원합니다. [본인의 아이디어를 특허로!] • Riibotics는 직무발명제도를 운영하여, 업무를 하면서 떠오른 아이디어를 특허로 만들 수 있도록 지원합니다.