小柚

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个人总结

机器人工程应届生,专注SLAM与语义地图构建方向。熟练掌握C++/Python,深入理解ROS/ROS2架构及多传感器融合算法。在校期间主导两项基于激光雷达与视觉的建图项目,具备扎实的数学推导与代码落地能力,渴望在自动驾驶或移动机器人领域深耕。

工作经历

SLAM算法实习生

大疆创新

2025-07 - 2025-10
  • 参与手持云台产品的室内定位模块优化,基于ORB-SLAM3框架改进特征点提取策略,在弱纹理场景下的跟踪成功率提升约15%。
  • 负责ROS2节点间的通信延迟测试,通过优化QoS配置将关键姿态数据的端到端延迟从45ms降低至28ms。
  • 协助编写自动化测试脚本,覆盖超过200组不同光照条件下的数据集,显著减少了人工回归测试的时间成本。

项目经历

基于多传感器融合的语义建图系统

个人独立项目

2025-01 - 2025-06
  • 设计并实现了一套融合3D激光雷达与RGB-D相机的语义建图方案,利用PointNet++网络对点云进行实时语义分割。
  • 在自建数据集上验证了算法有效性,成功识别并标记了走廊、房间、桌椅等8类常见物体,建图精度误差控制在3cm以内。
  • 将算法部署于NVIDIA Jetson Xavier NX嵌入式平台,通过TensorRT加速推理,使系统整体运行频率稳定在12Hz。

动态环境下的鲁棒视觉里程计

大学生创新创业训练计划

2024-03 - 2024-12
  • 针对行人密集场景,提出一种结合光流法与几何约束的动态点剔除机制,有效解决了传统VO在动态物体干扰下漂移严重的问题。
  • 在TUM RGB-D数据集的动态序列测试中,轨迹均方根误差(RMSE)较基准算法降低了22%。
  • 使用C++重构核心模块,相比原Python原型版本,单帧处理耗时由45ms缩减至18ms,满足了实时性要求。

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

编程语言

C++ (STL/Modern C++) · Python · Shell · MATLAB

机器人框架

ROS · ROS2 · MoveIt! · Gazebo · Rviz

算法与理论

SLAM (ORB-SLAM/VINS) · 多传感器融合 · 点云处理 (PCL) · 状态估计 (EKF/UKF)

深度学习

PyTorch · TensorFlow · OpenCV · ONNX · TensorRT

工具与平台

Linux/Ubuntu · Git · CMake · Docker · Jetson Embedded

简历范文进阶2026/7/6

语义地图算法工程师简历范文(互联网/机器人校招)

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