小柚

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个人总结

专注于智能驾驶感知与控制算法研究,具备扎实的强化学习与PPO算法落地经验。在校期间主导多项自动驾驶仿真项目,熟悉从传感器数据处理到决策控制的全链路开发。对新能源汽车行业充满热情,渴望在复杂场景下的算法优化中贡献价值。

工作经历

智能驾驶算法实习生

蔚来汽车

2025-06 - 2025-09
  • 参与基于强化学习的泊车路径规划算法优化,利用PPO算法在仿真环境中训练代理,将复杂狭窄车位的平均泊车成功率从78%提升至92%。
  • 负责多传感器融合感知模块的数据清洗与标注工作,处理激光雷达与摄像头数据约500GB,协助团队将障碍物检测误报率降低了15%。
  • 编写Python脚本自动化分析路测日志,将原本需要人工耗时3小时的异常行为排查过程缩短至20分钟,显著提升了迭代效率。

项目经历

基于深度强化学习的城市道路跟车控制策略研究

合肥工业大学智能车辆实验室

2024-09 - 2025-05
  • 设计并实现了一种改进的PPO算法框架,用于解决动态交通流中的自适应跟车问题,在Carla仿真器中完成了超过10万公里的虚拟里程测试。
  • 针对传统PID控制在急加减速场景下舒适性差的问题,引入奖励函数重塑机制,使乘客舒适度评分(基于 jerk 指标)提升了35%。
  • 独立完成从模型搭建、训练调参到实车部署验证的全流程,相关成果发表为会议论文一篇,并获得省级挑战杯竞赛银奖。

复杂天气条件下的视觉感知算法优化

个人独立项目

2024-03 - 2024-08
  • 针对雨天和夜间低光照场景,构建了一个包含2000张图像的增强数据集,利用生成对抗网络(GAN)进行图像去雨和增亮处理。
  • 改进YOLOv8目标检测模型,通过引入注意力机制,使恶劣天气下的行人检测mAP从65%提升至79%,同时保持推理速度在30FPS以上。
  • 将优化后的模型部署于Jetson Orin嵌入式平台,显存占用减少20%,满足了车载端实时性的严苛要求。

教育背景

合肥工业大学

本科 · 自动化

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · MATLAB

算法框架

PyTorch · TensorFlow · ROS/ROS2 · OpenCV

核心技能

强化学习 (RL) · PPO算法 · 感知算法 · 控制策略 · 路径规划

工具与平台

Linux · Docker · Git · Carla仿真器 · Linux

技术简历进阶2026/7/31

智能驾驶算法工程师简历范文(新能源汽车校招)

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突出感知算法与控制策略在新能源车企校招中的竞争优势

适用人群

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