天涯未远
算法开发 · 4年经验 · 华为技术有限公司
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技术能力
主要从事图像处理及SLAM相关领域项目开发。基于传统算法或神经网络的二维三维图像处理均有开发经验。 SLAM方面主要从事二维激光SLAM及导航开发。
技术关键词：C/C++、Python、OpenCV、PCL、ROS、YOLO神经网络训练与部署、SLAM、A*、Gazebo、导航仿真、PID控制。
技术关键词：C/C++、Python、OpenCV、PCL、ROS、YOLO神经网络训练与部署、SLAM、A*、Gazebo、导航仿真、PID控制。
项目经验
一、零件检测定位
1）开发基于匹配滤波的边缘检测算法，能够在复杂纹理背景中检测零件边缘；
2）开发基于sobel算子改进的边缘锐度检测方法，实现相机镜头的快速聚焦；
3）通过ORB特征匹配算法，识别定位零件位置与姿态。
二、移动拆卸机器人
项目背景：机器人自主导航并自主识别抓取，将集装箱中整齐码放的物体抓取放到传送带上。
具体实现：
1）机器人由轮式移动底盘和六轴机械臂组成，机械臂末端安装深度相机，在2D图像中使用YOLO神经网络检测识别目标， 将3D点云与2D图像配准，获取目标物的3D点云，计算目标物姿态，引导机械臂抓取。
2）采用Gmapping算法建图，A*导航算法规划路径，两轮差速模型结合PID算法进行底盘控制，实现机器人在集装箱区域与传送带区域之间的自动驾驶。
3）使用Gazebo对现场环境与机器人建模，仿真调试SLAM算法。
1）开发基于匹配滤波的边缘检测算法，能够在复杂纹理背景中检测零件边缘；
2）开发基于sobel算子改进的边缘锐度检测方法，实现相机镜头的快速聚焦；
3）通过ORB特征匹配算法，识别定位零件位置与姿态。
二、移动拆卸机器人
项目背景：机器人自主导航并自主识别抓取，将集装箱中整齐码放的物体抓取放到传送带上。
具体实现：
1）机器人由轮式移动底盘和六轴机械臂组成，机械臂末端安装深度相机，在2D图像中使用YOLO神经网络检测识别目标， 将3D点云与2D图像配准，获取目标物的3D点云，计算目标物姿态，引导机械臂抓取。
2）采用Gmapping算法建图，A*导航算法规划路径，两轮差速模型结合PID算法进行底盘控制，实现机器人在集装箱区域与传送带区域之间的自动驾驶。
3）使用Gazebo对现场环境与机器人建模，仿真调试SLAM算法。
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