小柚

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个人总结

专注于具身智能与机器人控制算法研究,具备扎实的强化学习与多模态大模型落地经验。熟悉ROS2系统架构,能独立完成从仿真训练到真机部署的全流程。在机械臂抓取与移动导航领域有实际项目积累,致力于通过算法提升机器人在非结构化环境中的交互能力。

工作经历

具身智能算法实习生

宇树科技

2025-07 - 2025-10
  • 参与四足机器人复杂地形适应算法迭代,利用PPO算法优化步态生成策略,使机器人在碎石路面的通行成功率从78%提升至92%。
  • 负责激光雷达与IMU的多传感器融合模块开发,基于ROS2重构状态估计节点,将定位漂移误差降低至0.5%以内。
  • 协助构建仿真训练环境,编写Python脚本自动化生成1000+种随机障碍场景,显著提升了强化学习模型的泛化能力。

项目经历

基于多模态大模型的家庭服务机器人交互系统

校内重点实验室

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现端到端的语音 - 动作映射框架,接入开源多模态大模型,使机器人能理解“把桌上的红色杯子拿给我”等长尾指令,意图识别准确率达89%。
  • 针对机械臂抓取任务,引入视觉 - 语言预训练模型(VLP)进行零样本物体检测,无需重新训练即可识别新类别物体,减少标注数据依赖约60%。
  • 在NVIDIA Isaac Sim中完成全流程仿真验证,并将算法部署至Jetson Orin嵌入式平台,推理延迟控制在120ms以内。

工业机械臂视觉引导抓取系统

个人独立开发

2024-09 - 2025-01
  • 开发基于RGB-D相机的6D位姿估计算法,结合PointNet++网络处理点云数据,实现对杂乱堆叠工件的精准定位,平均抓取误差小于3mm。
  • 使用C++重写核心运动规划模块,集成MoveIt!框架,将单次抓取路径规划时间从450ms优化至180ms,满足产线节拍要求。
  • 搭建完整的ROS2通信架构,实现上位机决策与底层控制器的高效协同,系统连续无故障运行测试超过72小时。

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

Python · C++ · Shell

框架与工具

PyTorch · ROS2 · MoveIt! · Isaac Sim · Gazebo

算法领域

深度强化学习 (PPO/SAC) · 多模态大模型 · SLAM · 6D 位姿估计 · 运动规划

专业技能

传感器融合 · 嵌入式部署 · Linux 开发环境 · Git 版本管理

技术类进阶2026/6/25

具身智能算法工程师简历范文(人工智能/机器人校招)

具身智能算法工程师 人工智能/机器人 应届生

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核心亮点

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适用人群

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