编程与算法:精通Python(NumPy/Pandas/OpenCV用于数据处理与计算机视觉,PyTorch实现深度学习模型);熟练使用C++开发嵌入式系统及机器人运动控制算法(STL/ROS集成);掌握MATLAB进行数值仿真与信号处理(Simulink建模、控制系统设计)。
前端开发:掌握HTML5/CSS3/JavaScript及Node.js后端交互。
嵌入式开发:熟悉STM32、树莓派系列开发,掌握传感器驱动开发(LiDAR/IMU)、CAN/SPI通信协议及硬件调试技术。
开发工具链:熟练使用Linux环境开发,SQL/NoSQL数据库设计,LaTeX技术文档编写。
1,机械臂运动规划系统(ROS, C++, MoveIt)
设计基于RRT*算法的7自由度机械臂避障路径规划模块,在Gazebo仿真中实现轨迹平滑度提升40%,末端定位误差<0.5mm。
2,羊只机器视觉识别计数系统(Python, YOLOv5, OpenCV)
开发轻量化目标检测模型,实现动态视频流中羊只计数准确率98.5%。
3,巡检机器人底盘导航规划(ROS, SLAM, C++)
基于A*与DWA算法融合实现动态避障,集成Cartographer构建室内地图(误差<2cm),完成多目标点自主巡检任务,续航提升25%。