小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于自动驾驶规划与控制算法研究。熟练掌握Python及PyTorch框架,具备扎实的概率建模与运动规划理论基础。曾在头部自动驾驶企业实习,参与实车路径规划模块优化,拥有从仿真到实车部署的完整项目经验。期望在自动驾驶领域深耕,用算法解决复杂场景下的决策难题。

工作经历

自动驾驶规划算法实习生

小马智行

2025-07 - 2025-10
  • 基于Frenet坐标系重构了高速场景下的轨迹生成逻辑,引入动态障碍物概率预测模型,使复杂变道场景下的规划成功率从88%提升至94%。
  • 针对拥堵路况下的跟车抖动问题,优化了PID控制器的参数自适应策略,将纵向加速度方差降低了15%,显著提升了乘坐舒适性。
  • 参与实车调试工作,累计处理超过200公里的路测数据,分析并修复了3处极端Corner Case下的规划死锁问题。

项目经历

基于深度强化学习的城市道路无保护左转决策系统

校内科研项目

2024-09 - 2025-06
  • 设计并实现了基于PPO算法的决策模型,利用CARLA仿真平台构建包含行人、非机动车的高交互密度场景,累计训练步数超500万步。
  • 引入注意力机制处理多目标轨迹预测,解决了传统规则方法在遮挡场景下误判率高的问题,仿真测试中通行效率较规则基线提升22%。
  • 负责模型部署优化,通过TensorRT量化加速,将单次推理延迟从45ms压缩至12ms,满足了车载嵌入式平台的实时性要求。

多传感器融合的定位与建图系统

课程设计

2024-03 - 2024-06
  • 融合激光雷达点云与IMU数据,采用LIO-SAM框架实现紧耦合SLAM,在长走廊等退化环境下将定位漂移误差控制在0.5%以内。
  • 编写了基于Python的后端优化脚本,自动化处理建图过程中的闭环检测异常,将地图构建时间缩短了30%。

教育背景

武汉理工大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · MATLAB

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · ONNX

自动驾驶技术

Planning算法 · 概率建模 · SLAM · ROS/ROS2 · CARLA仿真

工具与平台

Linux · Git · Docker · TensorRT

技术类进阶2026/6/23

AI 算法工程师简历范文(互联网/自动驾驶/零售校招)

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