自动驾驶规划算法工程师简历模板（汽车/人工智能校招）
专为自动驾驶及人工智能领域应届生打造的规划算法工程师简历模板。本模板深度适配校招场景，重点突出路径规划、SLAM、传感器融合等核心技能，完美展示C++编程能力与ROS项目经验。适用于汽车制造、人工智能科技公司的校园招聘申请，帮助求职者清晰呈现技术栈与学术成果，提升面试邀约率。
模板亮点
- 突出SLAM与路径规划项目经历
- 优化技术栈展示模块（C++/ROS）
- 适配校招场景的学术成果布局
- 清晰的传感器融合技能可视化
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适用人群
本模板特别适合自动驾驶/规划算法工程师岗位的求职者使用，具备应届生工作经验的专业人士， 通过技术类风格的设计，帮助您在汽车/人工智能 行业中脱颖而出，展现专业形象和核心竞争力。
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模板内容
小柚
个人总结
自动驾驶规划算法方向硕士应届生，具备扎实的C++编程功底与机器人学理论基础。熟悉主流路径规划算法及多传感器融合方案，拥有完整的ROS系统开发与实车调试经验。在实习期间参与过城市道路场景下的决策规划模块优化，致力于通过算法创新提升自动驾驶系统的平顺性与安全性。
工作经历
自动驾驶规划算法实习生
小马智行
- 基于C++重构混合A*算法模块，引入动态障碍物预测约束，使复杂路口场景下的规划耗时从45ms降低至28ms。
- 参与多传感器融合定位方案的实车测试，针对隧道场景优化激光雷达与IMU的紧耦合策略，定位漂移误差减少约15%。
- 协助搭建基于ROS的仿真测试平台，编写自动化脚本覆盖200+种典型边缘案例（Corner Cases），有效支持了版本迭代验证。
项目经历
城市复杂场景下自动驾驶路径规划系统
同济大学智能车辆实验室
- 设计并实现分层规划架构，上层采用改进RRT*算法生成全局无碰撞路径，下层利用二次规划（QP）进行轨迹平滑优化。
- 引入时空联合搜索策略解决动态障碍物避让难题，在仿真环境中将通行效率提升22%，同时保证舒适度指标符合人类驾驶习惯。
- 负责算法在嵌入式计算单元上的部署与加速，通过内存池管理与指针优化，使系统CPU占用率下降18%。
基于激光雷达的实时SLAM建图与定位
个人研发项目
- 基于LOAM框架开发激光里程计模块，利用点云特征匹配实现高精度位姿估计，在公开数据集上平均相对位置误差小于0.8%。
- 设计闭环检测与位姿图优化后端，有效消除长距离运行后的累积误差，构建出稠密且一致的三维环境地图。
- 将算法集成至ROS系统，实现建图与定位功能的实时运行，并在自组小车平台上完成室内导航验证。
教育背景
同济大学
硕士 · 控制科学与工程
武汉理工大学
本科 · 车辆工程
技能专长
编程语言
C++ (STL/Modern C++) · Python · MATLAB · Shell
规划与控制
Path Planning (A*/RRT*/EM) · Trajectory Optimization · Model Predictive Control · PID/LQR
感知与定位
SLAM (LOAM/LeGO-LOAM) · Sensor Fusion (Kalman Filter) · Point Cloud Processing · HD Map
工具与框架
ROS/ROS2 · Linux · Docker · Git · CMake
证书资质
英语六级（CET-6）
教育部考试中心
计算机技术与软件专业技术资格（中级）
人社部
获奖经历
中国智能车未来挑战赛 二等奖
中国自动化学会
作为核心算法成员参赛，负责规划与控制模块，在高速跟车与自动换道项目中表现优异。
研究生国家奖学金
教育部
表彰在科研创新与学术成果方面的突出表现。
全国大学生数学建模竞赛 一等奖
中国工业与应用数学学会
建立微分方程模型解决电动车充电站选址优化问题。
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