UP简历 小U

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个人总结

资深激光雷达系统工程师,专注于半固态LiDAR系统的设计、开发与性能优化。在强太阳光和恶劣天气环境下,成功攻克噪点滤除与低反射率目标探测难题。具备深厚的信号处理、光学系统和嵌入式软件开发经验,致力于通过技术创新提升激光雷达在自动驾驶、机器人等领域的感知能力,实现卓越的探测性能与系统稳定性。

工作经历

高级激光雷达系统工程师

某头部自动驾驶公司

2021-07 - 2024-05
  • 主导半固态LiDAR系统的端到端开发与优化,聚焦提升在极端环境下的感知性能。
  • 针对强太阳光(100klux)场景下的噪点滤除难题,设计并实现了基于自适应阈值与多帧融合的信号处理算法,有效降低虚警率40%,并将200米外10%低反射率目标的探测概率(Pd)从80%提升至95%。
  • 攻克雨雪串扰对点云质量的影响,通过结合点云密度分析与时序滤波技术,将恶劣天气下的有效点云数量提升35%,误检率降低25%。
  • 参与定义LiDAR系统功能安全需求,协助完成ASIL-B等级的功能安全设计与验证。
  • 负责LiDAR系统与车载域控制器之间的接口定义与集成测试,确保数据传输的实时性与可靠性,平均数据延迟降低15%。
  • 撰写并维护系统设计文档、测试报告及故障分析报告,确保研发流程的规范化。

项目经历

高精度LiDAR点云去噪与目标识别研究

内部研发项目

2022-03 - 2023-01
  • 项目背景: 现有LiDAR系统在复杂环境(如隧道出口、强逆光)下,点云中存在大量噪声,严重影响目标识别精度。
  • 个人职责: 项目负责人,负责整体技术方案设计、算法实现与模型优化。
  • 核心贡献:
    • 引入基于深度学习的去噪框架(如PointNet++),结合传统统计滤波方法,构建混合去噪模型。
    • 针对200米外低反射率目标,开发多尺度特征提取与分类算法,将目标识别精度提升18%。
    • 通过优化算法的实时性,使单帧点云处理时间缩短20%,满足车规级应用需求。
    • 在实际道路测试中,成功将遮挡目标和远距离目标的识别漏检率降低30%。

教育背景

清华大学

硕士 · 光学工程

2018-09 - 2021-06

浙江大学

本科 · 光电信息科学与工程

2014-09 - 2018-06

技能专长

激光雷达系统

半固态LiDAR · 强太阳光噪点滤除 · 雨雪串扰 · 低反射率目标探测 · 探测概率(Pd)优化

信号处理与算法

数字信号处理 · 自适应滤波 · 多帧融合 · 点云处理 · SLAM算法

光学与硬件

光学系统设计 · 光电检测 · MEMS微振镜 · APD/SPAD探测器 · 嵌入式硬件

编程与工具

C++ · Python · MATLAB · ROS · OpenCV · PCL

项目管理与标准

ISO 26262功能安全 · ASPICE · PMP · 系统集成与测试 · FMEA

热门专家2026/2/28

激光雷达系统工程师简历范文(攻克半固态LiDAR在强太阳光(100klux)与雨雪串扰下的噪点滤除难题,将200米外10%低反射率目标的探测概率(Pd)提升至95%)

激光雷达系统工程师 科技行业 3-5年经验

本简历范文专为激光雷达系统工程师设计,重点突出在复杂环境(如强太阳光、雨雪串扰)下半固态LiDAR噪点滤除的实战经验与技术突破,详细展示如何将低反射率目标的探测概率提升至95%,适合寻求在自动驾驶、机器人等领域深耕的专业人才。

#激光雷达系统工程师 #LiDAR噪点滤除 #半固态LiDAR #探测概率提升 #自动驾驶感知 #简历范文

核心亮点

半固态LiDAR系统设计与优化
强太阳光与雨雪串扰下的噪点滤除技术
200米外10%低反射率目标探测概率提升至95%
激光雷达信号处理与数据分析
复杂环境感知解决方案

适用人群

本范文特别适合激光雷达系统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科技行业 行业的核心竞争力。

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