小柚

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个人总结

机器人工程应届生,专注具身智能与操作算法研究。熟练掌握行为克隆、PPO/SAC 强化学习及 Diffusion Policy,具备从仿真到真机的全流程部署经验。在机械臂抓取与灵巧手操作任务中积累了扎实的落地成果,渴望在具身智能领域持续深耕。

工作经历

具身操作算法实习生

大疆创新

2025-07 - 2025-12
  • 基于行为克隆(BC)框架优化机械臂抓取策略,收集并清洗 5000+ 条示教数据,通过数据增强将仿真环境下的抓取成功率从 78% 提升至 92%。
  • 参与 Diffusion Policy 在双臂协同任务中的落地验证,调整去噪网络结构以适应高频控制指令,将动作生成延迟降低至 15ms 以内。
  • 协助搭建真机测试平台,解决 sim-to-real 迁移中的域适应问题,成功将仿真训练模型部署到实体机械臂上完成复杂装配任务。

项目经历

基于 SAC 的灵巧手物体重定位研究

广工智能机器人实验室

2024-09 - 2025-06
  • 设计并实现基于软演员 - 评论家(SAC)算法的端到端控制策略,针对多自由度灵巧手在非结构化环境下的物体重定位难题进行攻关。
  • 引入曲率正则化项优化奖励函数,解决了传统 RL 方法在稀疏奖励下收敛困难的问题,训练步数减少约 40% 即可达到稳定策略。
  • 在 Shadow Hand 仿真环境中实现 95% 的重定位成功率,并将模型迁移至真实硬件,完成对不规则物体的稳定抓持与姿态调整。

融合视觉反馈的 PPO 机械臂避障规划

全国大学生机器人大赛

2024-03 - 2024-08
  • 负责核心算法模块开发,利用近端策略优化(PPO)算法训练机械臂在动态障碍物环境下的路径规划能力。
  • 结合深度相机点云数据构建局部代价地图,使机器人能够实时感知并规避移动障碍物,任务完成时间缩短 25%。
  • 该方案帮助团队获得 RoboMaster 机甲大师赛全国二等奖,算法代码已开源并获 200+ Star。

教育背景

广东工业大学

本科 · 机器人工程

2022-09 - 2026-06

技能专长

核心算法

行为克隆 (BC) · PPO · SAC · Diffusion Policy · Imitation Learning · Reinforcement Learning

编程语言与框架

Python · C++ · PyTorch · TensorFlow · JAX · ROS/ROS2

仿真与工具

Isaac Sim · MuJoCo · PyBullet · Gazebo · Docker · Git

专业技能

Sim-to-Real 迁移 · 运动规划 · 计算机视觉 · 机械臂控制 · 灵巧手操作

校招简历进阶2026/7/6

具身操作算法工程师简历范文(互联网/机器人校招)

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