UP简历小U

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个人总结

资深协作机器人路径优化工程师，专注于在复杂与狭窄空间内实现机器人高效、平滑的避障运动。精通改进型RRT算法、高精度传感器融合与实时控制系统设计，具备深厚的机器人运动规划与控制理论基础。在多个项目中成功将路径规划效率提升20%，显著降低碰撞风险并优化装配节拍，致力于通过创新技术推动智能制造与工业自动化发展。

工作经历

协作机器人路径优化工程师

某知名机器人技术公司

2021-07 - 2024-05

主导开发基于改进型RRT算法的协作机器人路径规划模块，赋能机器人在狭窄装配间隙中实现无碰撞、平滑的运动轨迹，将规划成功率提升了25%。
针对复杂工业场景，设计并实施多传感器融合（视觉、力觉、激光雷达）避障策略，有效识别动态障碍物，使机器人作业安全性提高了30%。
优化机器人运动控制参数，通过JVM调优等手段提升系统实时响应能力，在精密装配任务中，将机器人平均作业节拍缩短了15%。
负责机器人路径规划与控制系统的性能评估与持续优化，完成超过1000小时的实机测试与数据分析，累计减少生产线停机时间200小时。
作为核心成员，参与多个汽车零部件、消费电子产品的自动化装配线项目，成功部署并验证了机器人路径优化方案，为公司带来超过500万元的直接经济效益。
撰写并维护相关技术文档，包括设计规范、测试报告及用户手册，确保团队知识共享与项目顺利交接。

项目经历

基于改进RRT算法的协作机器人狭窄空间避障研究

公司内部研发项目

2022-03 - 2023-08

项目背景：针对传统RRT算法在高度受限和障碍物密集环境中路径规划效率低、易陷入局部最优的问题，旨在开发一种适用于工业协作机器人的高效避障算法。
个人职责：项目负责人，负责算法设计、核心代码实现、仿真与实机测试、性能评估与优化。
关键技术：引入目标偏置采样与启发式节点选择策略改进RRT算法，结合B样条曲线进行路径平滑处理，确保机器人运动轨迹的连续性与柔顺性。
项目成果：
- 在模拟的狭窄装配间隙场景中，路径规划成功率从80%提升至95%，规划时间平均缩短了20%。
- 实现机器人平滑、无碰撞地通过复杂障碍物区域，将路径平滑度指标（如曲率变化率）优化了30%。
- 算法成功应用于公司内部一款协作机器人产品线，有效提升了其在复杂工业环境中的适应性与作业效率。

多机器人协同装配路径规划系统

公司内部研发项目

2021-09 - 2022-02

项目背景：为提高产线效率，需要实现多台协作机器人在共享工作空间内的无冲突协同作业。
个人职责：核心算法开发工程师，负责多机器人路径规划冲突检测与消解模块的设计与实现。
关键技术：采用时间窗算法（Time-Window Algorithm）进行冲突检测，结合分布式A*搜索算法实现多机器人路径规划，同时考虑机器人动力学约束。
项目成果：
- 成功实现两台协作机器人在共享工作区域的无碰撞协同装配，减少了15%的等待时间。
- 将整体装配效率提升了10%，为后续多机器人协作系统的商业化应用奠定了技术基础。