小柚

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个人总结

机器人工程应届生,专注灵巧手控制算法与人机交互。熟悉PyTorch、Isaac Gym及Mujoco仿真环境,具备从仿真到真机的迁移学习经验。曾在头部机器人公司实习,参与多指灵巧手抓取策略优化,追求在复杂非结构化环境中实现精细操作。

工作经历

控制算法实习生

大疆创新

2025-06 - 2025-09
  • 基于Isaac Gym搭建多指灵巧手仿真训练环境,设计域随机化策略以增强模型鲁棒性,使仿真到真机的迁移成功率提升至85%。
  • 利用PyTorch复现并改进PPO强化学习算法,针对精密装配任务优化奖励函数,将单一零件组装耗时从12秒缩短至8.5秒。
  • 协助团队完成触觉传感器数据与视觉数据的融合处理,有效解决了透明物体抓取时的滑移问题。

项目经历

基于模仿学习的灵巧手精细操作研究

广东工业大学智能机器人实验室

2024-09 - 2025-05
  • 构建包含500+次人类演示动作的数据集,使用Transformer架构提取时空特征,实现了无需人工标注奖励函数的行为克隆。
  • 在Mujoco中验证算法有效性,相比传统PID控制,该方法在处理柔性物体(如线缆整理)时的任务完成率提高了40%。
  • 负责将训练好的策略部署到NVIDIA Jetson Orin边缘计算模块,推理延迟控制在15ms以内,满足实时控制需求。

多模态感知的自适应抓取系统

全国大学生机器人大赛参赛项目

2024-03 - 2024-08
  • 整合深度相机与力觉反馈信息,开发自适应抓取控制器,使机械手能够根据物体重量和材质自动调整抓握力度。
  • 引入JAX加速物理引擎计算,将训练迭代速度提升了3倍,快速验证了不同抓取构型的稳定性。
  • 该项目最终获得RoboMaster机甲大师赛全国二等奖,并在现场演示中成功完成了不规则物体的分拣任务。

教育背景

广东工业大学

本科 · 机器人工程

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言与框架

Python · C++ · PyTorch · TensorFlow · JAX

仿真与机器人工具

Isaac Gym · Mujoco · ROS/ROS2 · Gazebo · MoveIt

算法与理论

强化学习(PPO/SAC) · 模仿学习 · 运动规划 · 计算机视觉 · 状态估计

硬件与部署

NVIDIA Jetson · 嵌入式Linux · 传感器融合 · 模型量化加速

简历范文进阶2026/7/6

灵巧手控制算法工程师简历范文(互联网/机器人校招)

灵巧手控制算法工程师 互联网/机器人 应届生

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核心亮点

精准匹配灵巧手控制算法工程师(互联网/机器人校招)岗位需求
突出PyTorch、Isaac Gym、Mujoco、TensorFlow、JAX等技术栈应用
展示从仿真训练到真机部署的完整控制算法项目经历

适用人群

本范文特别适合灵巧手控制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互联网/机器人 行业的核心竞争力。

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