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25天前在线
SLAM算法
西安全职 · 1000/日 · 21750/月信用一般
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个人介绍
资深SLAM算法工程师，2年机器人定位导航系统研发经验，专注于多传感器融合、大规模场景建图与动态环境感知技术。擅长将前沿算法与工业场景结合，主导完成10+个智慧物流、智能制造领域的高精度导航项目落地，技术成果累计支撑超5000台移动机器人规模化部署。
工作经历
2023-07-01 -2025-02-01海康机器人SLAM算法
主导移动机器人多传感器融合SLAM算法研发，面向仓储物流、工业巡检等场景，设计并优化激光雷达（LiDAR）、视觉惯性里程计（VIO）、轮式里程计与IMU的多模态数据融合框架，实现动态环境下厘米级实时定位（定位误差＜3cm），支持AGV在10万平方米仓库内的全天候高精度导航。 攻克复杂场景建图难题，开发基于3D激光雷达的语义SLAM系统，融合深度学习点云分割技术，在钢铁厂、化工厂等强干扰环境中实现动态障碍物（人员、车辆）与静态结构（货架、管道）的分离建模，建图效率提升40%，支持厘米级栅格地图与语义拓扑地图同步输出。 构建大规模场景下的长期定位解决方案，设计基于关键帧匹配与图优化的重定位算法，解决光照变化、季节更替导致的特征退化问题，在智慧园区项目中实现跨季度地图复用，重定位成功率达99.5%，降低90%人工维护成本。 主导多机器人协同建图系统开发，提出分布式子地图融合策略，支持50+台AGV在分布式网络中实时共享高精度地图数据，全局地图拼接误差控制在0.1m内，支撑超大型物流中心（30万平方米）的快速部署。 推动算法工程化落地，主导C++高性能计算模块开发，优化GPU加速的NDT匹配、
教育经历
2020-09-01 - 2023-06-30西安交通大学机械硕士
语言
技能
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作品
面向日夜间全场景的无人机及移动机器人高精度定位导航解决方案，通过多传感器融合技术与先进SLAM算法，实现复杂环境下的厘米级实时定位精度。系统采用激光雷达、双目视觉、IMU惯性导航与RTK-GNSS模块的异构数据融合架构，配合自适应环境感知算法，即使在隧道、地下空间等卫星拒止场景仍能保持公里级移动定位误差小于1米的卓越性能。创新性的多模态建图系统可同步生成厘米级精度点云地图与语义三维模型，支持在线动态更新与离线精细重建，其稠密点云分辨率达到2cm/pixel，可精准还原建筑结构、植被分布等场景细节。该方案具备全天候环境适应能力，通过红外热成像与低照度增强技术实现夜间无光源作业，结合多尺度环境特征匹配算法有效克服雨雾天气干扰。在动态避障方面，系统搭载的4D毫米波雷达与深度相机实现360°障碍物检测，结合改进A*算法与深度强化学习路径规划，确保复杂城市场景下的安全导航。目前已在智慧城市三维建模、电力巡检、应急救援、农业植保等领域成功应用，实测数据显示其三维重建模型与实地测量的误差率小于0.3%，显著提升行业用户的作业效率与安全保障水平。
02025-03-31 13:46
