小柚

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个人总结

自动驾驶方向硕士应届生,主攻感知与规划算法。精通C++与Python,熟悉PyTorch深度学习框架及ROS2系统。具备扎实的SLAM理论基础,拥有头部车企实习经历,独立完成多传感器融合模块优化。期待在智能驾驶领域深耕,用代码解决长尾场景难题。

工作经历

自动驾驶算法实习生

蔚来汽车

2025-06 - 2025-12
  • 基于ROS2重构感知节点通信架构,将激光雷达点云数据处理延迟从45ms降低至28ms,提升了系统在高速场景下的实时性。
  • 参与BEV感知模型训练,利用PyTorch优化数据增强策略,使雨天和夜间场景下的障碍物检测召回率提升了约12%。
  • 协助编写C++单元测试用例覆盖核心规划模块,代码覆盖率由65%提升至88%,有效减少了回归测试中的偶发Bug。

项目经历

复杂城市道路多传感器融合定位系统

同济大学智能车实验室

2024-03 - 2025-01
  • 设计并实现紧耦合LIO-SAM算法,融合激光雷达与IMU数据,在无GPS隧道场景下将定位漂移误差控制在0.5%以内。
  • 针对动态物体干扰问题,引入语义分割网络过滤动点,使SLAM建图在人流密集区的鲁棒性显著提升,重定位成功率达95%。
  • 负责算法在嵌入式平台(Orin-X)的部署与加速,通过算子优化将前端里程计运行频率稳定在20Hz。

基于强化学习的自动泊车路径规划

个人独立项目

2024-09 - 2025-05
  • 搭建基于PPO算法的泊车仿真环境,定义状态空间与奖励函数,成功训练出能在狭窄车位一次性泊入的智能体。
  • 对比传统A*算法,该方案在复杂障碍物分布下的规划时间缩短了40%,且生成的轨迹更加平滑符合车辆运动学约束。
  • 使用Python完成全流程开发,并在Carla仿真器中完成了超过500次不同场景的测试验证。

教育背景

同济大学

硕士 · 控制科学与工程

2023-09 - 2026-06

武汉理工大学

本科 · 车辆工程

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

C++ (STL/Multithreading) · Python · CUDA

算法框架

PyTorch · TensorRT · OpenCV · PCL

机器人系统

ROS2 · Linux · Docker · Git

专业领域

SLAM (LOAM/LIO-SAM) · 多传感器融合 · 路径规划 (A*/RRT*) · 深度学习感知

校招简历进阶2026/5/13

自动驾驶算法工程师简历范文(汽车/智能驾驶校招)

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展示感知与规划算法项目实战经验

适用人群

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