小柚

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个人总结

专注于具身智能与机器人算法研究,具备扎实的强化学习与视觉语言模型(VLA)理论基础。在SLAM导航及全身运动控制领域拥有多个落地项目经验,熟悉从仿真到真机的部署流程。致力于通过多模态感知与决策算法,提升机器人在复杂非结构化环境中的交互能力与作业效率。

工作经历

具身智能算法实习生

宇树科技

2025-06 - 2025-09
  • 基于强化学习框架优化四足机器人的地形适应策略,在仿真环境中构建多种崎岖地形场景,使机器人在未知路况下的跌倒率降低35%。
  • 参与视觉语言模型(VLA)在机器人指令遵循任务中的微调工作,利用真实采集的家居场景数据集,将自然语言指令转化为动作序列的准确率提升至88%。
  • 协助搭建Sim2Real迁移管道,解决仿真与真机间的动力学参数差异问题,成功将训练好的步态控制策略部署至Go2机器人真机。

项目经历

复杂动态环境下的移动操作机器人系统

哈工大机器人研究所

2024-09 - 2025-05
  • 设计并实现了一套融合激光雷达与深度相机的SLAM系统,针对动态行人干扰场景引入语义过滤机制,定位精度在动态环境下保持在±2cm以内。
  • 负责机械臂全身运动控制算法的开发,采用分层优化架构解耦基座移动与手臂操作,将抓取任务的平均执行时间从12秒缩短至8.5秒。
  • 整合多模态感知数据,实现机器人对“把桌上的红色杯子拿给我”等模糊指令的自主理解与执行,系统在测试集中任务完成率达到92%。

基于模仿学习的灵巧手精细操作研究

个人独立研究

2025-01 - 2025-06
  • 收集并清洗了包含50小时人类演示数据的操作数据集,涵盖拧瓶盖、插拔电线等精细动作,用于训练端到端的策略网络。
  • 改进行为克隆算法中的损失函数,引入注意力机制关注关键接触点,使灵巧手在未见物体上的泛化成功率提升了18%。
  • 在Isaac Gym中构建高保真物理仿真环境,验证算法有效性后迁移至真实Allegro Hand,实现了零样本下的物体抓取与姿态调整。

教育背景

哈尔滨工业大学

本科 · 自动化

2022-09 - 2026-06

技能专长

核心算法

强化学习 (PPO/SAC) · 视觉语言模型 (VLA) · SLAM (LOAM/VINS) · 运动规划与控制

编程语言

Python · C++ · CUDA · MATLAB

框架工具

PyTorch · TensorFlow · ROS/ROS2 · Isaac Gym · MuJoCo

专业技能

Sim2Real迁移 · 多传感器融合 · 嵌入式部署 · Linux开发环境

技术类进阶2026/6/24

具身智能/机器人算法工程师简历范文(人工智能/智能制造校招)

具身智能/机器人算法工程师 人工智能/智能制造 应届生

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核心亮点

精准匹配具身智能/机器人算法工程师校招岗位需求
突出强化学习与视觉语言模型(VLA)项目实战经验
展示SLAM导航与全身运动控制算法落地能力

适用人群

本范文特别适合具身智能/机器人算法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人工智能/智能制造 行业的核心竞争力。

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