小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注具身智能与自动驾驶算法研究。熟练掌握C++/Python编程,深入理解SLAM、路径规划及多模态大模型应用。拥有头部车企及机器人公司实习经历,具备从算法仿真到实车部署的全流程经验,致力于通过技术创新解决复杂场景下的感知与决策难题。

工作经历

自动驾驶感知算法实习生

小鹏汽车

2025-06 - 2025-09
  • 基于PyTorch框架优化BEVFormer感知模型,针对雨天和夜间低光照场景进行数据增强,使目标检测mAP在恶劣天气下提升12%。
  • 负责多传感器融合模块的C++代码重构,将点云与图像数据的对齐延迟从45ms降低至28ms,显著提升了系统实时性。
  • 参与构建包含5000+帧的corner case数据集,协助团队完成模型迭代验证,支持了城市NGP功能在3个新城市的落地。

SLAM算法研发实习生

星辰科技

2024-07 - 2024-10
  • 参与室内服务机器人V-SLAM系统开发,负责后端图优化模块,通过引入鲁棒核函数有效抑制了动态物体带来的特征误匹配。
  • 在长走廊及弱纹理环境下测试系统性能,将轨迹漂移误差控制在0.8%以内,优于开源ORB-SLAM3基准。
  • 编写自动化测试脚本,覆盖15种典型室内场景,将版本回归测试时间由人工的4小时缩短至20分钟。

项目经历

基于多模态大模型的具身智能抓取系统

智能机器人实验室

2024-10 - 2025-05
  • 设计并实现端到端的机械臂抓取方案,利用CLIP模型处理自然语言指令,结合RGB-D深度相机实现语义级物体定位。
  • 开发改进版RRT*路径规划算法,引入动态障碍物预测机制,在非结构化环境中将机械臂平均抓取成功率从78%提升至91%。
  • 完成算法在NVIDIA Jetson Orin边缘计算平台的部署,推理速度达到25FPS,满足实时交互需求。

校园无人配送车路径规划系统

个人独立项目

2023-11 - 2024-04
  • 基于ROS2框架搭建仿真环境,集成A*全局规划与TEB局部规划算法,实现了无人车在校园复杂路况下的自主导航。
  • 针对上下课高峰期人流密集问题,设计社会力模型(Social Force Model)进行行人意图预测,避障响应时间缩短至0.3秒。
  • 项目在广东工业大学校内实地运行测试累计超过200公里,成功处理突发障碍物事件30余起,零碰撞事故。

教育背景

广东工业大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

C++ · Python · CUDA

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · ONNX

核心算法

SLAM · 路径规划 · 多传感器融合 · 三维重建

工具与平台

ROS/ROS2 · Linux · Docker · Git

技术研发进阶2026/7/24

具身智能/自动驾驶算法工程师简历范文(人工智能/汽车/机器人校招)

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