小柚

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个人总结

机器人算法方向应届生,主攻SLAM与强化学习落地。熟悉C++/Python双栈开发,具备ROS/Linux环境下多传感器融合实战经验。在校期间主导两项导航算法项目,其中一项在复杂动态场景中实现定位误差降低35%。渴望在具身智能领域深耕,用算法解决真实世界的移动难题。

工作经历

SLAM算法实习生

大疆创新

2025-07 - 2025-10
  • 参与室内服务机器人激光SLAM模块优化,针对长走廊特征退化问题,引入语义辅助匹配策略,将闭环检测成功率从82%提升至91%。
  • 基于ROS重构部分前端里程计代码,利用多线程并行处理点云数据,在Intel NUC平台上将单帧处理耗时由45ms压缩至28ms,满足实时性要求。
  • 协助搭建自动化测试框架,覆盖15种典型场景,累计发现并修复3个导致轨迹漂移的边界条件Bug。

项目经历

基于深度强化学习的机械臂抓取系统

校内实验室

2024-09 - 2025-06
  • 设计并实现端到端的抓取策略网络,采用SAC算法在仿真环境中训练,通过域随机化技术解决Sim-to-Real迁移难题。
  • 构建包含200种日常物品的数据集,完成从RGB-D图像到抓取位姿的映射,在真实UR5机械臂上测试,对未见物体的抓取成功率达到88%。
  • 负责底层驱动编写,使用C++封装运动控制接口,将推理延迟控制在50ms以内,确保抓取动作流畅无卡顿。

多机器人协同探索建图系统

全国大学生机器人大赛

2025-01 - 2025-05
  • 担任算法组长,主导分布式建图架构设计,利用图优化后端融合多台机器人的局部地图,解决通信受限下的数据一致性问题。
  • 开发动态障碍物规避模块,结合卡尔曼滤波预测行人轨迹,在密集人流测试中,机器人平均通行时间缩短20%,碰撞次数降为0。
  • 撰写技术文档及答辩PPT,最终作品获得赛区金奖,核心代码已开源至GitHub,获星120+。

教育背景

广东工业大学

本科 · 自动化

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

C++ (STL/Modern C++) · Python (NumPy/PyTorch) · Shell Script

机器人核心

SLAM (LOAM/ORB-SLAM3) · 路径规划 (A*/RRT*) · 运动控制 · 多传感器融合

框架与工具

ROS/ROS2 · Linux (Ubuntu) · CMake · Git · Docker

算法基础

强化学习 (SAC/PPO) · 计算机视觉 · 状态估计 (Kalman Filter) · 数据结构

技术类进阶2026/7/2

机器人算法工程师简历范文(人工智能/机器人校招)

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核心亮点

精准匹配人工智能/机器人校招岗位需求
突出C++/Python、SLAM、强化学习等硬核技能
展示ROS/Linux项目经验与科研成果

适用人群

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