2019.5-至今 aibee SLAM 算法工程师
1.3D 雷达点云地图的动态点剔除
2.MobileNetVLAD 给激光 SLAM 加速，毫秒级回环
3.定点全景图的动态人影去除，
4.室内蓝牙与 IMU 定位

2018.2-2019.5 旷视科技 SLAM 算法工程师
前端:开发雷达的多帧滤波、单帧滤波、点云分割，形状拟合，模板匹配算法。lead 自动充电 算法在插入式充电桩落地，精度在 1cm、1°，成功率 99%，产出雷达滤波、自动充电专 利、基于雷达的人体追踪等三篇专利。
开发完成了固定物体与地图的模板匹配算法，确定了方案并产出一篇专利

建图:将二维码或室内 gps 信息的作为 landmark 的导入，并在实际车上完成了基于 landmark 的建图和定位。理论上，使得基于 cartographer 的室内建图方案成型，使得几乎所有室内环境地图可建。完成了单舵轮与差速导航与 cartographer 定位的融合建图在数据集测 试完成了三千平米与万平米的地图构建。对一些极端环境做了测评，确定了建大场景地 图与极端环境地图的方案。
成功将反光柱与信息引入 cartographer 建图。 探索了将二维码地图真值信息融入 SLAM 地图的方案。
开发了视觉与雷达联合建图的初步算法工程，使用 ORB_SLAM 配合雷达建图后的定位信 息存储视觉关键帧，用以机器人重定位。
定位:对 amcl 做了优化，静态重复到点精度 1cm。 开发了基于点云的相对定位算法，静态重复到点精度 5mm。 完成了视觉重定位信息融入雷达重定位的工程实现。
预研了 maplab 以及其他的视觉多机建图与定位算法。

实习：

2016.11-2017.4 北京致臻科技有限公司 算法负责人
对 zSpace 与 HTC Vive 屏幕前与室内定位原理分，完成产品的产出制作，完成摄像头的选择。 独立完成 VR 硬件产品制作与上位机的编写，产品为与 PC 交互的指套。接触熟悉了 IMU，独立 完成了 IMU 互补滤波解算与标定。熟悉 IMU，精通基于 IMU 的姿态解算。

2017.4-2018.2 上海阅面网络科技有限公司 图像算法实习生
1:完成单目对距离估计，使用 Opencv 完成对视频特征点与光流的分析，解得 FOE，进而解算 障碍物距离。
2:熟悉轮式机器人底盘，完成码盘航迹推演与基于位置的 PID 控制。独立推导二维轮式机器人 码盘与单目视觉融合 EKF 公式。
3:辅助完成基于 EKF 的 VIO 系统，负责 IMU 的姿态解算与标定。 4:该阶段完成视觉、雷达、IMU、码盘等传感器的属性、标定的学习与算法原理推导，完成对 EKF、UKF、PF 的推导与学习。熟悉 ORB-SLAM 与 VINS 的代码结构与公式原理推导。
5:通过对诺丁汉大学计算机视觉实验室的研究人员 Adrian Bulat 的人脸对齐项目源码分析与 学习，使 用 Torch 完成 2D 与 3D 人脸对齐模型训练。对模型进行裁剪与再训练得到自己的模型。

2018.2-2018.7 旷视科技&&北京艾瑞思机器人有限公司 SLAM 算法工程师
1、 完成纯激光雷达 SLAM 算法推导与开源框架的代码阅读，熟悉 cartographer。
2、 完成双目视觉 SLAM 的制作与与激光雷达简单融合的方案。
3、 参与 IMU+Camera+Lidar 的紧耦合方案讨论，完成公式推导。
4、 独立完成雷达的线段与角点算法提取，完成对固定物体识别的算法。