小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于自动驾驶感知与规划算法研究。具备扎实的C++/Python编程功底,熟悉SLAM建图、多传感器融合及运动规划算法。在实习期间参与量产项目落地,有实际道路测试经验。渴望在自动驾驶领域深耕,用算法解决复杂场景下的决策难题。

工作经历

自动驾驶算法实习生

小马智行

2025-07 - 2025-12
  • 参与城市NOA项目中动态障碍物预测模块开发,基于LSTM网络优化轨迹预测模型,在复杂路口场景下预测准确率提升约12%。
  • 负责C++代码重构与性能优化,将感知模块的单帧处理耗时从45ms降低至32ms,满足实车实时性要求。
  • 协助完成累计2000公里的城市道路测试,分析Corner Case数据并反馈给算法团队,推动版本迭代修复了5个关键Bug。

项目经历

基于多传感器融合的室内SLAM建图系统

个人独立项目

2024-09 - 2025-01
  • 设计并实现了一套融合激光雷达与IMU数据的SLAM系统,采用LOAM算法框架,在走廊及大厅场景下建图误差控制在2cm以内。
  • 引入闭环检测机制解决长距离运行累积漂移问题,在500米往返测试中位置偏差减少85%,成功生成稠密点云地图。
  • 使用Python编写可视化调试工具,支持实时显示特征点匹配情况,将算法调试效率提升约40%。

自动驾驶车辆局部路径规划仿真

校内实验室课题

2024-03 - 2024-08
  • 基于Hybrid A*算法实现非结构化道路下的局部路径规划,能够处理动态障碍物避让,规划成功率达到96%。
  • 在Carla仿真环境中搭建测试场景,对比传统A*算法,新算法在狭窄通道通行时间缩短30%,且路径平滑度显著改善。
  • 负责车辆运动学模型构建与约束条件设定,确保生成的轨迹符合车辆物理极限,避免失控风险。

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 · MATLAB · Shell

算法框架

SLAM (LOAM/ORB-SLAM) · A*/Hybrid A* · Kalman Filter · YOLOv5/v8

工具与平台

ROS/ROS2 · Linux · Docker · Git · Carla仿真

专业知识

多传感器融合 · 运动规划 · 计算机视觉 · 嵌入式开发

热门进阶2026/7/7

感知/规划算法工程师简历范文(自动驾驶/机器人校招)

感知/规划算法工程师 科技行业 应届生

专为2026届应届生打造的感知/规划算法工程师简历范文(自动驾驶/机器人校招),涵盖C++、Python、SLAM及运动规划核心技能,助力求职上海、深圳、北京高薪岗位。

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核心亮点

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突出C++/Python编程与SLAM、运动规划项目实战经验
针对上海、深圳、北京地区25k-45k薪资范围优化简历结构

适用人群

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