小柚

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个人总结

机器人工程专业应届生,聚焦具身智能与多模态感知算法。具备扎实的SLAM与计算机视觉基础,熟悉ROS系统开发。在实习期间参与过真实场景下的导航定位项目,能够独立完成从传感器数据清洗到算法部署的全流程。对端到端控制策略有深入研究,致力于让机器人在复杂环境中实现更自然的交互与作业。

工作经历

具身智能算法实习生

宇树科技

2025-07 - 2025-10
  • 负责四足机器人在非结构化地形下的视觉里程计优化,针对快速运动导致的图像模糊问题,引入事件相机数据进行融合,将定位漂移率降低了 18%。
  • 参与基于强化学习的步态控制策略训练,在仿真环境中构建了包含 50+ 种障碍物的测试场景,协助团队将复杂地形通过成功率从 72% 提升至 85%。
  • 编写 Python 脚本自动化处理激光雷达与 IMU 的联合标定数据,将单次标定耗时由 40 分钟缩短至 15 分钟,提升了研发迭代效率。

项目经历

基于多模态融合的室内服务机器人导航系统

哈工大机器人实验室

2024-09 - 2025-06
  • 设计并实现了一套融合 RGB-D 相机与 2D 激光雷达的 SLAM 系统,解决了单一传感器在动态人流环境下容易丢失定位的问题,在公开数据集上 ATE 误差控制在 2.5cm 以内。
  • 利用 Transformer 架构构建语义地图,使机器人能够理解“去厨房拿杯子”等自然语言指令,指令执行准确率达到 92%。
  • 在 ROS2 框架下完成模块封装与部署,并在 Jetson Orin 平台上实现实时运行,帧率稳定在 25FPS,满足实际作业需求。

机械臂抓取姿态估计与规划算法研究

个人独立项目

2024-03 - 2024-08
  • 针对透明及高反光物体的抓取难点,提出一种结合深度补全与法向量估计的预处理方案,显著提升了点云质量,抓取检测召回率提升约 15%。
  • 基于 GraspNet 模型进行微调,引入触觉反馈模拟数据增强训练集,在 YCB 物体数据集上的平均抓取成功率达到 88%。
  • 使用 C++ 重构核心推理模块,相比原始 Python 版本推理延迟降低 60%,实现了机械臂的流畅连续抓取动作。

教育背景

哈尔滨工业大学

本科 · 机器人工程

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · MATLAB · Shell

核心算法

SLAM (VINS, ORB-SLAM3) · 计算机视觉 (YOLO, Transformer) · 多模态融合 · 路径规划 (A*, RRT*)

开发框架

ROS/ROS2 · PyTorch · TensorFlow · OpenCV · PCL

工具与平台

Linux (Ubuntu) · Docker · Git · Gazebo 仿真 · Jetson 嵌入式部署

技术研发进阶2026/5/15

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