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錘子簡歷品牌推廣師
無人駕駛感知建圖算法專家簡歷范文
作者:錘子簡歷 2023/02/26 12:10:00
閱讀 177

求職意向

無人駕駛感知建圖算法專家 浙江杭州 薪資面議 隨時(shí)到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡歷大學(xué) 控制科學(xué)與工程? ? ? ? ?博士

博士期間,連續(xù)三年參與國家基金委主辦的“中國智能車未來挑戰(zhàn)賽”,所在車隊(duì)多次取得前三的優(yōu)異成績

2020.x -2020x 錘子簡歷大學(xué) 測控技術(shù)與儀器? ? ? ? ?本科

在校期間分別榮獲一、二、三等獎(jiǎng)學(xué)金,畢業(yè)成績排名5/246

榮獲優(yōu)秀畢業(yè)生榮譽(yù)稱號

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 美團(tuán) 無人駕駛算法專家

1、負(fù)責(zé)激光雷達(dá)建圖小組,從零搭建圖算法模塊、梳理采圖和建圖流程

2、中車園區(qū)落地項(xiàng)目負(fù)責(zé)人,獨(dú)立完成傳感器方案設(shè)計(jì)、傳感器驅(qū)動(dòng)、定位模塊、感知模塊,參與路徑規(guī)劃模塊

2020.x -2020x 錘子簡歷信息技術(shù)有限公司 激光雷達(dá)模塊負(fù)責(zé)人

1. 負(fù)責(zé)無人車傳感器方案設(shè)計(jì)、標(biāo)定、軟件框架設(shè)計(jì)

2. 負(fù)責(zé)激光雷達(dá)模塊全部算法設(shè)計(jì)、編寫

2020.x -2020x 滴滴 無人駕駛高級算法工程師

基于Velodyne HDL-64 激光雷達(dá)點(diǎn)云進(jìn)行三維環(huán)境建模,包括障礙物分割、聚類、位姿估計(jì)、分類 

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 激光雷達(dá)建圖工作 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人

1.基于現(xiàn)有線上系統(tǒng),搭建采集系統(tǒng),并和運(yùn)營對接,梳理采集規(guī)范,完善采集流程

2.建圖框架搭建,包括 制定編碼規(guī)范、接口規(guī)范、存儲(chǔ)規(guī)范; 優(yōu)化實(shí)時(shí)性,搭建流式、分塊、多傳感器熱插拔建圖框架;打通單幀感知、Odometry、圖優(yōu)化算法流程;搭建建圖評估系統(tǒng)

2020.x -2020x 中車項(xiàng)目落地 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人

中車落地主要分塊園區(qū)落地和開放場景落地兩個(gè)項(xiàng)目。園區(qū)落地項(xiàng)目負(fù)責(zé)項(xiàng)目整體算法架構(gòu)設(shè)計(jì)、算法進(jìn)度推進(jìn)、項(xiàng)目對外溝通需求,獨(dú)立完成雷達(dá)和相機(jī)感知模塊、定位模塊、傳感器驅(qū)動(dòng)模塊,合作完成全局和局部路徑規(guī)劃模塊,項(xiàng)目最終在北京有色金屬研究院小區(qū)落地。開放場景落地圍繞解Case流程開展工作,包括分發(fā)流程梳理、Case收集、Case初步分析、Case整理、Case解決跟進(jìn),

2020.x -2020x 無人駕駛感知算法 激光雷達(dá)模塊負(fù)責(zé)人

項(xiàng)目介紹:針對無人貨運(yùn)系統(tǒng),重構(gòu)并優(yōu)化感知系統(tǒng) 
1. 感知系統(tǒng)模塊框架設(shè)計(jì):基于Apollo框架,設(shè)計(jì)傳感器之間通信機(jī)制和多線程異步處理方案
2. 公司代碼格式規(guī)范制定:參考google style,規(guī)范公司代碼標(biāo)準(zhǔn)
3. 雷達(dá)模塊代碼重構(gòu)與改進(jìn):重新設(shè)計(jì)激光雷達(dá)模塊,針對貨運(yùn)卡車進(jìn)一步改進(jìn)雷達(dá)算法
4. 協(xié)助基于深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的雷達(dá)障礙物檢測系統(tǒng)開發(fā)


2020.x -2020x 無人駕駛?cè)S環(huán)境建模 雷達(dá)算法模塊主力參與者

項(xiàng)目介紹:包括障礙物分割、聚類、位姿估計(jì)、分類四個(gè)模塊

1. 障礙物分割:通過在front view下構(gòu)建特征,對障礙物進(jìn)行粗分割;對粗分割獲得的路面進(jìn)行隨機(jī)一致性采樣,進(jìn)一步細(xì)分割
2. 障礙物聚類:通過在front view和bird view下構(gòu)建相似性度量,進(jìn)行障礙物聚類
3. 位姿估計(jì):基于L-shape方法,估計(jì)障礙物Heading;在此基礎(chǔ)上計(jì)算bounding box
4. 分類:基于XGBOOST對障礙物進(jìn)行分類

自我評價(jià)

掌握無人車三維激光雷達(dá)(Velodyne)點(diǎn)云處理相關(guān)算法,包括感知、定位、建圖。熟悉apollo planning代碼。

有扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底,熟悉常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,熟悉caffe框架,熟悉Tensorflow框架
具有良好的溝通能力,能夠很好地協(xié)調(diào)組員工作安排

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