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Locomotion Body Control Engineer; Mensch

Job in Rüti, Zurich, Switzerland
Listing for: NEURA Robotics
Full Time position
Listed on 2026-06-03
Job specializations:
  • Engineering
    Robotics
Salary/Wage Range or Industry Benchmark: 80000 - 100000 CHF Yearly CHF 80000.00 100000.00 YEAR
Job Description & How to Apply Below
Position: Locomotion & Whole-Body Control Engineer (Mensch)

Deine Mission & Herausforderungen

Wir bauen unsere Legged‑Robotics‑Kompetenz auf NEURAs Humanoid‑Plattform (4NE‑1) und den Quadrupeden weiter aus. Diese Rolle deckt beide Kernschichten des Legged‑Control‑Stacks ab:
Trajektorienoptimierung und MPC für kino‑dynamische Bewegungsgenerierung sowie QP‑basierte Instantaneous Whole‑Body Control, um diese Bewegungen mit 1 kHz auf echter Hardware auszuführen.

Der Fokus liegt auf kontaktreicher Dynamik, Echtzeit‑Optimierung und zuverlässiger Ausführung auf physischen Robotern. Du arbeitest eng mit State Estimation, Simulation, Low‑Level‑Control und Hardware‑Teams zusammen – ebenso mit den Applikationsteams, deren Aufgaben am Ende von robuster, vorhersagbarer Lokomotion und stabilem Whole‑Body‑Verhalten abhängen.

  • Whole‑Body‑Bewegungsgenerierung und ‑Regelung für Floating‑Base‑Legged‑Plattformen – Lokomotion, Balance, Kontaktübergänge und Loco‑Manipulation (gehen und gleichzeitig manipulieren).
  • Trajektorienoptimierung und Model‑Predictive‑Control‑Pipelines über Roboterzustand, Kontaktpläne, Bodenreaktionskräfte, zentroidalen Impuls und Gelenktrajectorien – mit reduzierten Lokomotionsmodellen wie LIPM, SRBD und zentroidaler Dynamik.
  • QP‑basierte Task‑Space‑Inverse‑Dynamik, um instantane Whole‑Body‑Control aus MPC‑ und Trajektorien‑Referenzen mit 1 kHz auf dem realen Roboter auszuführen.
  • Whole‑Body‑Modellierung der Plattform:
    Floating‑Base‑Rigid‑Body‑Dynamik aus URDF/MJCF, Gelenkkonfiguration, FK/IK, Jacobianen sowie Massen‑, Coriolis‑ und Gravitationsterme.
  • Constraint‑Formulierung über MPC‑ und QP‑Ebene hinweg – Kontakt‑, Reibungs‑, Drehmoment‑, Gelenk‑, kinematische und Stabilitäts‑Constraints – inklusive Task‑Hierarchie‑Design, passend zur Plattform.
  • Solver‑Performance‑Arbeit in beiden Ebenen:
    Warm‑Starting, numerische Konditionierung, Constraint‑Handling und Echtzeit‑Zuverlässigkeit bei 500 Hz bis 1 kHz.
  • Deployment, Tuning und Debugging von MPC‑, Trajektorienoptimierungs‑, IK‑ und Invers‑Dynamik‑Pipelines auf physischen Robotern – inklusive plattformspezifischer Kontaktmodell‑Kalibrierung und Validierung mit realen Roboterdaten.
  • High‑Performance‑C++ für Echtzeit‑Ausführung sowie Python‑Tooling für Analyse, Prototyping und Debugging.
Auf was können wir uns freuen
  • MSc oder PhD in Robotik, Regelungstechnik, Maschinenbau, Elektrotechnik, Informatik oder einem verwandten Fach.
  • 4+ Jahre Hands‑on‑Erfahrung in der Entwicklung von Trajektorienoptimierung, MPC für Lokomotion und/oder Whole‑Body‑Control auf physischen Robotern.
  • Sehr solide Grundlagen in Floating‑Base‑Rigid‑Body‑Dynamik und Kontaktmodellierung.
  • Sehr gute praktische Kenntnisse zu reduzierten Lokomotionsmodellen (LIPM, SRBD, zentroidale Dynamik oder Äquivalente) und deren Einsatz innerhalb von MPC.
  • Starker Background in Optimal Control, beschränkter numerischer Optimierung und Model‑Predictive‑Control für Legged Robots.
  • Hands‑on‑Erfahrung mit Whole‑Body‑QP‑/TSID‑Frameworks auf echten Roboterdaten – inklusive QP‑/DDP‑Solver‑Interna.
  • Erfahrung im Deployment von Echtzeit‑Control‑, MPC‑ und WBC‑Pipelines mit 500 Hz bis 1 kHz auf Hardware.
  • Sehr gutes C++ für Echtzeit‑Robotik‑Software;
    Python für Analyse, Tooling, Prototyping und Debugging.
  • Praxisnahes Verständnis, wie sich Kontaktdynamik, Aktuator‑Limits, Latenz, State‑Estimation‑Fehler, Solver‑Failure‑Modes und Modellabweichungen auf realer Hardware verhalten.
  • Kollaborativer Arbeitsstil: gemeinsames Design, konstruktive Code‑Reviews, proaktive Kommunikation und zuverlässige Abstimmung über Control‑, Estimation‑, Simulation‑, Low‑Level‑Control‑ und Hardware‑Disziplinen hinweg. Starkes Teamwork ist für diese Rolle essenziell.
Nice to have
  • Hands‑on‑Erfahrung mit Humanoiden, Quadrupeden oder anderen hoch‑DOF‑Legged‑Robotern.
  • Vertrautheit mit Pinocchio, Mu Jo Co , Crocoddyl, IPOPT, TSID, OCS2 oder ähnlichen Open‑Source‑Tools.
  • Hierarchische QPs, gewichtete QPs, Task‑Priorisierung, Kontaktkraft‑Optimierung oder Operational‑Space‑Control.
  • Kontaktplanung, Gait‑Optimierung, Balance‑Recovery; CPG‑basierte oder hybride CPG/MPC‑Controller.
  • Multi‑Contact‑WBC:
    Fußkontakte, bimanuelles Greifen oder Base‑Arm‑Koordination.
  • Kontaktkonsistente Dynamik und Impact‑bewusste Übergänge in der Regelung.
  • Erfahrung mit drehmomentgeregelten Robotern und hochbandbreitiger elektrischer Aktuatorik.
  • Publikationen auf RSS, ICRA, IROS oder CoRL im Bereich Legged Locomotion oder Whole‑Body‑Control.
#J-18808-Ljbffr
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