小柚

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个人总结

专注于自动驾驶感知与规划控制算法研究,具备扎实的计算机视觉与多传感器融合基础。熟练掌握CUDA加速编程及点云处理技术,在SLAM建图与动态障碍物跟踪方面有深入实践。渴望在智能汽车领域将算法落地,解决复杂城市场景下的自动驾驶难题。

工作经历

自动驾驶感知算法实习生

Momenta

2025-07 - 2025-10
  • 参与基于激光雷达的点云目标检测算法优化,针对远距离小目标漏检问题,引入体素化特征增强模块,使mAP在nuScenes数据集上提升4.2%。
  • 负责感知模块的CUDA算子编写与性能调优,通过共享内存优化和线程块重组,将点云预处理耗时从15ms降低至9ms,满足实车部署的实时性要求。
  • 协助完成多传感器时空同步标定工具的开发,支持摄像头与激光雷达的自动外参校准,将标定流程效率提升50%。

项目经历

基于多线激光雷达的SLAM建图与定位系统

北理智能车队

2024-03 - 2025-01
  • 独立设计并实现了一套紧耦合的LIO-SAM变体算法,融合了IMU预积分与点云边缘特征匹配,在高速运动场景下定位漂移率控制在0.5%以内。
  • 针对地下车库等弱纹理环境,提出了一种基于地面平面约束的回环检测策略,成功解决了长走廊场景下的累积误差问题,建图完整性提升约20%。
  • 使用C++重构核心前端里程计模块,利用OpenMP进行并行加速,在嵌入式平台Jetson Xavier上的运行帧率稳定在20Hz。

复杂路口场景下的车辆轨迹规划与控制

个人研究项目

2025-02 - 2025-06
  • 构建基于Frenet坐标系的轨迹规划器,采用二次规划(QP)方法生成无碰撞、平滑且符合动力学约束的行驶轨迹,计算平均耗时小于30ms。
  • 设计了考虑周围车辆意图预测的成本函数,在无保护左转场景中,能够准确识别对向来车间隙并果断执行,仿真测试通过率达到95%。
  • 基于模型预测控制(MPC)设计横向控制器,在双移线测试中,横向跟踪误差均方根值(RMSE)保持在0.15米以内。

教育背景

北京理工大学

本科 · 自动化

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

C++ (STL/Multithreading) · Python · CUDA · MATLAB

感知算法

点云处理 (PCL) · 多传感器融合 · 目标检测 (YOLO/PointPillars) · SLAM (LOAM/LIO-SAM)

规划控制

轨迹规划 (A*/RRT*) · 模型预测控制 (MPC) · PID控制 · 决策树

工具框架

ROS/ROS2 · Linux · Git · Docker · TensorRT

技术类进阶2026/7/26

自动驾驶算法工程师简历范文(互联网/智能汽车校招)

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核心亮点

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突出感知算法与规划控制核心技能
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适用人群

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