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规划控制算法 · 1年经验 · 上海后摩智能科技有限公司
城市成都 武侯 日薪500元/8h 时间 周六周日
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技术能力

AI 技能提取 | C++ Linux
➢ 专业能力:掌握 Linux编程、ROS(机器人操作系统)编程、Gazebo仿真、Rviz等工具、Apollo、CarSim、Prescan、Simulink、Matlab;
➢ IT 技能:掌握 C/C++、Linux、Matlab;
➢ 算法基础:LQR控制算法、PID 控制算法;A*、Dijkstra、RRT、JPS、DWA、人工势场等路径规划算法;二次规划、动态规划、五次多项式、
贝塞尔曲线等优化算法;
➢ 英语水平:CET-6;

项目经验

基于MFC的Windows应用监控系统(2020.05-2020.07)
➢ 实现C/S异步通信,Server端对Client端Windows已安装软件的监控,若发现黑名单中的软件,则对相应的客户端进行警告。基于MFC实现可视化界面,Server端可灵活编辑黑名单列表,并实时警告;Client端会定时向Server端发送请求,同时携带其调用
RegOpenKeyEx()接口获取到的当前客户端Windows所安装的软件信息,供服务端检测是否具有黑名单中的软件。该项目参加了厦门市"炬火种·燃新薪"高校专业新星挑战大赛,并获得了瑞为赛道的二等奖。

基于ROS的差速小车路径规划(2020.10-2021.06)
➢ 基于机器人操作系统(ROS),阅读了ROS的move_base源代码,充分了解了可移动机器人的导航工作流程。对室内环境进行建图,然后编写智能小车路径规划器,并将其注册为ROS导航功能包的插件,让小车完成室内导航。分别实现了A*算法、双向A*算法以及Dijkstra算法三种全局路径规划器以及DWA算法局部路径规划器。分别基于turtlebot3进行仿真和差速小车进行了算法验证。

基于Matlab/ROS实现传统及改进JPS算法路径规划(2021.07-2022.09)
➢ 基于Matlab实现了传统JPS算法、传统双向JPS算法以及有针对性改进的JPS算法。项目分别对其寻路过程做了可视化,便于直观地观察全局寻路情况,并对三个算法进行运行整合,便于对比其差别。对比实验对多种地图大小,分别自动地进行了(2%、20%障碍物覆盖率)随机障碍物、随机起始节点以及目标点的30组实验,后将该算法移植到了ROS中,基于差速小车在室内环境地图下进行实车测试,验证了该算法的可行性及高效性。相对于传统JPS和双向JPS算法,改进JPS算法效率上分别提升70%、40%。
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