小柚

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个人总结

机器人算法方向应届生,主攻强化学习与SLAM技术落地。熟悉ROS2架构,具备多传感器融合与路径规划实战经验。在复杂动态环境下实现过机器人自主导航优化,代码风格严谨,对算法工程化有独到理解,渴望在具身智能领域深耕。

工作经历

自动驾驶算法实习生

大疆创新

2025-06 - 2025-09
  • 参与车载激光雷达点云处理模块开发,基于ROS2重构旧版驱动节点,将数据吞吐延迟从45ms降低至28ms。
  • 负责动态障碍物预测算法的仿真测试,构建包含500+典型场景的测试集,协助团队将误检率降低了12%。
  • 编写自动化测试脚本覆盖核心感知接口,将回归测试时间由人工的4小时缩短至20分钟。

项目经历

基于深度强化学习的仓储机器人导航系统

校内实验室项目

2024-10 - 2025-05
  • 设计并实现基于PPO算法的动态路径规划策略,解决传统A*算法在人流密集区易死锁的问题,通行效率提升35%。
  • 融合激光雷达与IMU数据构建紧耦合SLAM前端,在长走廊弱纹理环境下将定位漂移控制在0.5%以内。
  • 在NVIDIA Jetson Xavier NX边缘设备上完成模型量化部署,推理帧率稳定在25FPS,满足实时性要求。

多足机器人地形自适应控制系统

全国大学生机器人大赛

2024-03 - 2024-08
  • 负责四足机器人的步态生成与控制算法,利用MPC(模型预测控制)实现非结构化地形的平稳行走。
  • 搭建基于Gazebo的仿真环境,复现了碎石、斜坡等6种复杂地形,验证了控制算法的鲁棒性。
  • 作为队长协调5人团队分工,最终获得RoboMaster机甲大师赛全国二等奖。

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/Modern C++) · Python (PyTorch/NumPy) · MATLAB/Simulink

机器人核心

ROS/ROS2 · SLAM (LOAM/LIO-SAM) · Path Planning (A*/RRT*) · Motion Control (MPC/WBC)

人工智能

Reinforcement Learning (PPO/SAC) · Deep Learning (CNN/RNN) · Sensor Fusion (Kalman Filter)

工具与平台

Linux/Ubuntu · Docker · Git · Gazebo/Mujoco · CUDA Programming

简历范文进阶2026/8/12

机器人算法工程师简历范文(人工智能/机器人校招)

机器人算法工程师 人工智能/机器人 应届生

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核心亮点

突出强化学习与SLAM算法项目经历
展示ROS/ROS2系统开发与调试能力
针对人工智能/机器人校招优化简历结构

适用人群

本范文特别适合机器人算法工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出人工智能/机器人 行业的核心竞争力。

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