小柚

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个人总结

车辆工程与计算机双背景应届生,深耕嵌入式底层开发与智驾算法落地。熟练掌握C++及AUTOSAR架构,具备ROS2多节点通信实战经验。在校期间主导运动控制算法优化项目,成功将轨迹跟踪误差降低至厘米级。渴望在智能驾驶领域从底层驱动到上层规划全栈成长。

工作经历

嵌入式软件开发实习生

蔚来汽车

2025-07 - 2025-10
  • 基于AUTOSAR Classic平台参与车身域控制器软件模块开发,负责信号路由配置及基础软件(BSW)调试,累计完成3个功能模块的代码合入。
  • 协助团队进行CAN总线通信测试,编写Python脚本自动化解析报文数据,将日志分析效率提升约40%,快速定位了2起偶发性通信丢失问题。
  • 参与代码静态扫描与单元测试,遵循MISRA C++规范,实习期间代码千行缺陷率低于部门平均水平。

项目经历

基于ROS2的无人小车运动控制系统

武汉理工大学智能车队

2024-03 - 2025-01
  • 设计并搭建基于ROS2框架的分布式通信架构,实现感知、规划、控制三大模块的低延迟数据交互,端到端通信延迟控制在20ms以内。
  • 独立开发纯追踪(Pure Pursuit)与斯坦利(Stanley)混合路径跟踪算法,通过动态调整前视距离参数,使小车在高速(1.5m/s)过弯时的横向误差稳定在±3cm范围内。
  • 针对电机驱动层编写硬件抽象接口,适配不同型号舵机,解决了多传感器时间戳同步难题,系统运行稳定性提升显著。

车规级中间件性能优化研究

个人研究课题

2025-02 - 2025-06
  • 对比分析DDS与SOME/IP协议在车载以太网环境下的传输性能,构建仿真测试环境,输出万字技术分析报告。
  • 优化内存管理策略,通过自定义内存池减少动态分配次数,在资源受限的嵌入式板卡上使系统内存占用率降低15%。
  • 利用eProsima Fast DDS进行QoS策略调优,确保关键控制指令的可靠传输,丢包率在干扰环境下降至0.1%以下。

教育背景

武汉理工大学

本科 · 车辆工程(智能网联汽车方向)

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言与核心技能

C/C++ (STL, Modern C++) · Python · Shell Scripting · 数据结构与算法

嵌入式与中间件

AUTOSAR Classic/Adaptive · ROS2 (Humble/Iron) · DDS · Linux/RTOS · CAN/CANFD

运动控制与算法

PID控制 · 模型预测控制 (MPC) · 路径规划 (A*, RRT) · 卡尔曼滤波

工具与开发环境

Git · CMake · Docker · Matlab/Simulink · Wireshark · Vector CANoe

校招简历入门2026/4/23

嵌入式/智驾开发工程师简历范文(汽车/智能制造校招)

嵌入式/智驾开发工程师 汽车/智能制造 应届生

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核心亮点

精准匹配汽车/智能制造校招需求
突出C++、AUTOSAR、ROS2核心技术栈
展示运动控制项目实战经验

适用人群

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