北京理工大学

工业工程(机械大类)

本科

2015.09-2018.06

• 相关学习内容：C/C++，微积分，概率论，线性代数，机械类基础课程

莫斯科国立鲍曼技术大学

机器人

本科毕设

2018.09-2019.06

• 本科毕设：AGV控制系统设计

莫斯科国立鲍曼技术大学

智能控制系统与仪器仪表制造

硕士

2019.09-2021.07

• 相关学习内容：卡尔曼滤波
• 毕设：基于LOAM的激光SLAM

激光SLAM

针对破碎站的遮挡区域，基于LOAM系列框架开发了激光雷达SLAM定位方案，为车辆在遮挡区域提供了精确可靠的定位信息，定位精度达到10cm以内，除激光雷达被遮挡、损坏等特殊情况外，无失效情况出现。

激光雷达感知

参与了激光雷达感知方案的开发，熟悉常用的传统的地面提取算法。 根据开发调试的需要，基于qt开发了可视化辅助软件。该软件能够在调试时实时显示障碍物，且支持逐帧操作，提高了寻找感知出错的个别帧的效率。

传感器标定

针对多种车型，结合现场标定环境，开发了激光雷达、相机和rtk之间的标定方案，包括数据采集方案、程序开发等。编写了完善的手册和脚本等文件，可以交付现场人员自行标定。 针对批量化标定需求，设计了流水线式标定方案，包含了程序开发、标定工具的设计和选型、标定现场的布置、标定操作流程等在内的全套方案。

可行驶区域检测

针对变动频繁的区域，使用激光雷达半实时动态更新可行驶区域，代替了人工边界采点，极大提高了作业效率和安全性。 根据调试需要，开发了基于qt和shell的全流程可视化测试工具，实现了高效率调试。 构建了自动化测试流程，加快了本地测试的速度，显著缩短了bug修复到上线的时间。 使用cuda加速，大大提高了程序的执行效率。

SLAM

Do something about SLAM

传感器标定

Do something about 传感器标定

shader and render

Do something about shader and render

test tool

Do something about test tool

post-process

语言能力

通过CET4，可无障碍阅读英文论文和查阅英文文档；

软件使用

熟悉MATLAB和simulink的使用；能够熟练使用inventor和SolidWorks完成三维建模；熟练使用AutoCAD绘制二维图纸。

计算机能力

熟练使用C++编程；有良好的数据结构知识；熟悉ubuntu开发环境下的C++编程；能够熟练使用shell和python脚本提高工作效率； 对linux系统有一定了解；熟悉CMake和git等开发工具；具有基础的前端开发能力；熟悉qt界面开发；有计算机网络基础； 能够使用cuda加速

slam相关

熟悉LOAM系列激光SLAM框架；有基于ROS的开发经验；熟悉robot_localizaiton定位模块；

数学功底

熟悉常用的非线性优化算法；熟悉卡尔曼滤波；有良好的线性代数和统计学基础；对数值分析和数值优化有一定了解

开源库

熟悉pcl、opencv、gstam、eigen

• 有很强的学习能力，能够快速学习新知识并应用
• 对技术有强烈感兴趣，而且热衷于寻找提高开发效率的方法
• 责任心强，可以保质保量完成自己的工作
• 能够虚心接受别人的正确意见